Фильтр. Формальная проверка: Ошибок нет
1

100 ## $a20240427d2023 |||y0rusy0400

001 prik23_no3_ss9_ad1

101 0# $arus

675 ## $a004.8

686 ## $a32.813$2rubbk$vТаблицы для массовых библиотек

701 #1 $aКузнецов$bМ. А.$pВолгоградский государственный технический университет$4070

701 #0 $aГерра Нелсон Жоземар Адау$pБи Инжиниринг ИКТ$4070

701 #1 $aКравченя$bП. Д.$pВолгоградский государственный технический университет$4070

701 #0 $aСашума Онориу Лукаш Алберту$pВолгоградский государственный технический университет$4070

200 1# $aИспользование моделей геопространственных предпочтений для ресторанного бизнеса$fКузнецов М. А., Герра Нелсон Жоземар Адау, Кравченя П. Д., Сашума Онориу Лукаш Алберту

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 18-19

330 ## $aВ статье рассматриваются математические модели, используемые для выбора оптимального места расположения ресторанов и точек общественного питания в городе с учётом нескольких факторов, влияющих на конкурентоспособность заведения. Описанные в статье модели предполагают сбор данных об окружающем пространстве рядом с анализируемыми координатами через открытые публичные геоинформационные сервисы и социальные сети.

606 ## $aРадиоэлектроника$2AR-MARS

606 ## $aИскусственный интеллект. Экспертные системы$2AR-MARS

461 #0 $12001 $aПрикаспийский журнал: управление и высокие технологии

463 #0 $12001 $a№ 3 (63)$vС. 9-19$1210 $d2023

610 0# $aГИС

610 0# $aзона доминирующего влияния

610 0# $aкривые безразличия

610 0# $aсистемы поддержки принятия решений

610 0# $aСППР

610 0# $aтепловая карта

102 ## $aRU

005 20240427084303.7

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-prik23_no3_ss9_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bprik$cБиблиотечно-издательский комплекс Астраханского государственного университета имени В. Н. Татищева$d18050

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b9

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41413105$c20240427$gRCR

801 #1 $aRU$b41413105$c20240427

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20240427$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20240427
2

100 ## $a20240427d2023 |||y0rusy0400

001 prik23_no3_ss20_ad1

101 0# $arus

675 ## $a004.8

686 ## $a32.813$2rubbk$vТаблицы для массовых библиотек

700 #1 $aДагаева$bМ. В.$pКазанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева$4070

200 1# $aМетоды и алгоритмы редукции нечётких правил в моделях оценки дискретного состояния объектов$fМ. В. Дагаева, А. С. Катасёв

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 25-27

330 ## $aОписана задача редукции нечётких правил в моделях оценки дискретного состояния объектов. Произведён анализ подхода к формированию баз знаний на примере модели коллектива нечётких нейронных сетей. Показано, что формируемые базы знаний за счёт большого объёма и наличия лингвистически идентичных правил являются избыточными. Актуализирована задача редукции формируемых нечётких правил с возможностью оценки состояния объектов с высокой степенью точности. Для её решения разработаны и описаны метод редукции исходной базы знаний, генетический алгоритм построения функций принадлежности для типичных представителей лингвистически идентичных правил, метод редукции промежуточной базы знаний, а также генетический алгоритм минимизации состава нечётких правил для получения искомой базы знаний.

606 ## $aРадиоэлектроника$2AR-MARS

606 ## $aИскусственный интеллект. Экспертные системы$2AR-MARS

701 #1 $aКатасёв$bА. С.$pКазанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева$4070

461 #0 $12001 $aПрикаспийский журнал: управление и высокие технологии

463 #0 $12001 $a№ 3 (63)$vС. 20-27$1210 $d2023

610 0# $aгенетический алгоритм

610 0# $aнечёткая модель

610 0# $aнечёткое правило

610 0# $aпупиллометрия

610 0# $aредукция нечётких правил

102 ## $aRU

005 20240427084303.0

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-prik23_no3_ss20_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bprik$cБиблиотечно-издательский комплекс Астраханского государственного университета имени В. Н. Татищева$d18050

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b20

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41413105$c20240427$gRCR

801 #1 $aRU$b41413105$c20240427

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20240427$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20240427
3

100 ## $a20240427d2023 |||y0rusy0400

001 prik23_no3_ss28_ad1

101 0# $arus

675 ## $a004.93

686 ## $a32.973-018.2$2rubbk$vТаблицы для массовых библиотек

701 #1 $aЗубова$bЕ. О.$pВыксунский филиал НИТУ "МИСИС"$4070

701 #1 $aПахалев$bА. Д.$pАстраханский государственный университет им. В. Н. Татищева$4070

701 #1 $aШамшин$bМ. Н.$pИнженерно-технологический центр АО "ВМЗ"$4070

701 #1 $aПогожева$bА. Б.$pАстраханский государственный университет им. В. Н. Татищева$4070

200 1# $aСпособ улучшения работы обнаружения пилотной линии на основе технологий компьютерного зрения$fЕ. О. Зубова, А. Д. Пахалев, М. Н. Шамшин, А. Б. Погожева

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 36-37

330 ## $aВ статье приведён анализ возможности применения компьютерного зрения для задачи обнаружения пилотной линии на трубе. Рассмотрен способ классификации изображений на основе средневзвешенной яркости изображения и результаты его применения. Проанализированы три способа обнаружения границ объекта на изображении (метод пороговой бинаризации, оператор обнаружения краев Canny Edge Detector и фильтр Габора), а также алгоритм выделения прямых линий Line Segment Detector. Проведена оценка качества работы каждого из способов при решении поставленной задачи. Для реализации данных алгоритмов были использованы программы, написанные на языке Python с использованием библиотеки OpenCV и интерфейса Kivy.

606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS

606 ## $aРаспознавание и преобразование образов$2AR-MARS

461 #0 $12001 $aПрикаспийский журнал: управление и высокие технологии

463 #0 $12001 $a№ 3 (63)$vС. 28-37$1210 $d2023

610 0# $aклассификация изображений

610 0# $aкомпьютерное зрение

610 0# $aметод пороговой бинаризации

610 0# $aпилотная линия

610 0# $aфильтрация изображений

102 ## $aRU

005 20240427084303.4

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-prik23_no3_ss28_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bprik$cБиблиотечно-издательский комплекс Астраханского государственного университета имени В. Н. Татищева$d18050

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b28

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41413105$c20240427$gRCR

801 #1 $aRU$b41413105$c20240427

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20240427$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20240427
4

100 ## $a20240427d2023 |||y0rusy0400

001 prik23_no3_ss38_ad1

101 0# $arus

675 ## $a004

686 ## $a32.97$2rubbk$vТаблицы для массовых библиотек

700 #1 $aКузнецова$bВ. Ю.$pАстраханский государственный университет им. В. Н. Татищева$4070

200 1# $aМетодика формирования привычек с использованием мобильного приложения$fВ. Ю. Кузнецова, Т. М. Гелагаев, Б. Р. Досмухамедов

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 43-44

330 ## $aВ статье рассматривается задача формализации процесса формирования привычки. Авторами статьи предлагается схема формирования привычек, состоящая из нескольких одновременно применяемых компонентов: сигнал, повторение, мотивация и окружение, в то время как два последних компонента представляют собой совокупность ряда факторов. Отмечено, что для формирования привычек возможно применение мобильных приложений. В рамках данных выводов проведён анализ рынка для выявления тех продуктов, которые могли быть использованы для решения поставленной задачи. В качестве выводов на основании полученных результатов предложена собственная схема формализации и автоматизации процесса формирования привычек, представлены соответствующие диаграммы.

606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника в целом$2AR-MARS

701 #1 $aГелагаев$bТ. М.$pАстраханский государственный университет им. В. Н. Татищева$4070

701 #1 $aДосмухамедов$bБ. Р.$pАстраханский государственный университет им. В. Н. Татищева$4070

461 #0 $12001 $aПрикаспийский журнал: управление и высокие технологии

463 #0 $12001 $a№ 3 (63)$vС. 38-44$1210 $d2023

610 0# $aпрецедентный подход

610 0# $aформализация процесса

610 0# $aформирование привычек

102 ## $aRU

005 20240427084303.1

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-prik23_no3_ss38_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bprik$cБиблиотечно-издательский комплекс Астраханского государственного университета имени В. Н. Татищева$d18050

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b38

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41413105$c20240427$gRCR

801 #1 $aRU$b41413105$c20240427

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20240427$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20240427
5

100 ## $a20240427d2023 |||y0rusy0400

001 prik23_no3_ss45_ad1

101 0# $arus

675 ## $a004.9

686 ## $a32.973-018.2$2rubbk$vТаблицы для массовых библиотек

700 #1 $aАжмухамедов$bИ. М.$pАстраханский государственный университет им. В. Н. Татищева$4070

200 1# $aАнализ методов машинного перевода для создания переводческой системы с классического китайского языка вэньянь на другие языки$fИ. М. Ажмухамедов, Д. Р. Мухамедова

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 52-53

330 ## $aКитай занимает лидерские позиции во многих областях и остаётся главнейшим экономическим и политическим партнером РФ, в связи с чем китайский язык становится всё более популярным. Целью написания данной работы стал анализ методов машинного перевода и рассмотрение возможных подходов, которые могли бы лечь в основу создания системы машинного перевода с классического литературного языка вэньянь на другие языки (например, русский).

606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS

606 ## $aПрикладные информационные (компьютерные) технологии в целом$2AR-MARS

701 #1 $aМухамедова$bД. Р.$pАстраханский государственный университет им. В. Н. Татищева$4070

461 #0 $12001 $aПрикаспийский журнал: управление и высокие технологии

463 #0 $12001 $a№ 3 (63)$vС. 45-53$1210 $d2023

610 0# $aалгоритмы машинного перевода

610 0# $aвэньянь

610 0# $aмашинный перевод

610 0# $aсервисы машинного перевода

102 ## $aRU

005 20240427084303.3

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-prik23_no3_ss45_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bprik$cБиблиотечно-издательский комплекс Астраханского государственного университета имени В. Н. Татищева$d18050

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b45

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41413105$c20240427$gRCR

801 #1 $aRU$b41413105$c20240427

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20240427$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20240427
6

100 ## $a20240427d2023 |||y0rusy0400

001 prik23_no3_ss54_ad1

101 0# $arus

675 ## $a004

686 ## $a32.97$2rubbk$vТаблицы для массовых библиотек

701 #1 $aКулешова$bЕ. А.$pЮго-Западный государственный университет$4070

701 #1 $aМарухленко$bА. Л.$pЮго-Западный государственный университет$4070

701 #1 $aТаныгин$bМ. О.$pЮго-Западный государственный университет$4070

701 #1 $aКосилова$bЕ. А.$pЮго-Западный государственный университет$4070

701 #1 $aЛаврова$bЕ. Д.$pЮго-Западный государственный университет$4070

200 1# $aРеализация системы обнаружения вторжений с использованием нейронной сети$fЕ. А. Кулешова, А. Л. Марухленко, М. О. Таныгин [и др.]

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 62-63

330 ## $aВ работе описан метод обнаружения вторжений на основе выбора эффективной функции активации с учётом особенностей данных, передаваемых в масштабе вычислительной сети и требований к обеспечению уровня информационной безопасности. Предложена математическая модель, обеспечивающая балансирование между скоростью и достоверностью распознавания сетевой атаки. В результате проведённых исследований синтезирован программный модуль, построенный на базе искусственной нейронной сети и функционирующий в режимах обучения, мониторинга и фильтрации потенциально вредоносного трафика. Особенностью предложенного решения является поддержка баланса между скоростью и достоверностью распознавания потенциально опасного трафика за счёт возможности динамического изменения параметров работы нейронной сети и использования расширенного блока настройки функции активации нейронной сети. Проведены экспериментальные исследования, позволяющие сформулировать критерии выбора параметров работы нейронной сети, обнаруживающей атаки в сетевом трафике.

606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника в целом$2AR-MARS

461 #0 $12001 $aПрикаспийский журнал: управление и высокие технологии

463 #0 $12001 $a№ 3 (63)$vС. 54-63$1210 $d2023

610 0# $aгиперпараметры

610 0# $aинформационная безопасность

610 0# $aискусственная нейронная сеть

610 0# $aобнаружение вторжений

102 ## $aRU

005 20240427084303.1

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-prik23_no3_ss54_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bprik$cБиблиотечно-издательский комплекс Астраханского государственного университета имени В. Н. Татищева$d18050

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b54

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41413105$c20240427$gRCR

801 #1 $aRU$b41413105$c20240427

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20240427$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20240427
7

100 ## $a20240427d2023 |||y0rusy0400

001 prik23_no3_ss64_ad1

101 0# $arus

675 ## $a004.41/.42

686 ## $a32.973-018$2rubbk$vТаблицы для массовых библиотек

700 #0 $aДюк Филипп Чике Окороджи$pВолгоградский государственный технический университет$4070

200 1# $aАрхитектура программной системы для мониторинга, оценки и помощи пациентам с болезнью Паркинсона$fДюк Филипп Чике Окороджи

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 71

330 ## $aВ статье приводится описание как программного обеспечения, так и аппаратной архитектуры, а также анализ методов оценки состояния пациентов с болезнью Паркинсона. Решение включает в себя: нейронную сеть, которая используется для классификации состояния пациентов, модули сбора данных (сбор речевых данных, данных видеоанализа и данных анализа рукописного ввода) и модуль реабилитации, который предназначен для предоставления пациентам заданий с целью снижения скорости ухудшения состояния.

606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS

606 ## $aПрограммирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника$2AR-MARS

461 #0 $12001 $aПрикаспийский журнал: управление и высокие технологии

463 #0 $12001 $a№ 3 (63)$vС. 64-71$1210 $d2023

610 0# $aболезнь Паркинсона

610 0# $aдистанционное наблюдение

610 0# $aмониторинг состояния пациентов

610 0# $aПаркинсона болезнь

102 ## $aRU

005 20240427084303.0

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-prik23_no3_ss64_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bprik$cБиблиотечно-издательский комплекс Астраханского государственного университета имени В. Н. Татищева$d18050

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b64

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41413105$c20240427$gRCR

801 #1 $aRU$b41413105$c20240427

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20240427$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20240427
8

100 ## $a20240427d2023 |||y0rusy0400

001 prik23_no3_ss72_ad1

101 0# $arus

675 ## $a004.41/.42

686 ## $a32.973-018$2rubbk$vТаблицы для массовых библиотек

700 #1 $aГилка$bВ. В.$pВолгоградский государственный технический университет$4070

200 1# $aТестирование эффективности мобильного приложения HelpMeTracker в мониторинге фиксации отклонений показателей уровня кислорода в крови человека$fВ. В. Гилка

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 79-80

330 ## $aЦелью данного исследования является оценка применимости предложенного метода удалённого мониторинга состояния здоровья человека и анализ эффективности разработанного мобильного приложения HelpMeTracker, реализующего данный метод, в обнаружении отклонений показателей уровня кислорода в крови человека.

606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS

606 ## $aПрограммирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника$2AR-MARS

461 #0 $12001 $aПрикаспийский журнал: управление и высокие технологии

463 #0 $12001 $a№ 3 (63)$vС. 72-80$1210 $d2023

610 0# $aбраслет

610 0# $aкислород в крови

610 0# $aпоказатели

610 0# $aудалённый мониторинг пациентов

102 ## $aRU

005 20240427084303.1

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-prik23_no3_ss72_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bprik$cБиблиотечно-издательский комплекс Астраханского государственного университета имени В. Н. Татищева$d18050

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b72

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41413105$c20240427$gRCR

801 #1 $aRU$b41413105$c20240427

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20240427$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20240427
9

100 ## $a20240427d2023 |||y0rusy0400

001 prik23_no3_ss81_ad1

101 0# $arus

675 ## $a004.41/.42

686 ## $a32.973-018$2rubbk$vТаблицы для массовых библиотек

701 #1 $aСасов$bД. А.$pВолгоградский государственный технический университет$4070

701 #1 $aЗубков$bА. В.$pВолгоградский государственный технический университет$4070

701 #1 $aДорофеев$bН. А.$pВолгоградский государственный медицинский университет$4070

701 #1 $aОрлова$bЮ. А.$pВолгоградский государственный технический университет$4070

701 #1 $aФролов$bМ. Ю.$pВолгоградский государственный медицинский университет$4070

200 1# $aКлассификация рака молочной железы по гистологическим микрофотографиям с помощью нейронных сетей$fД. А. Сасов, А. В. Зубков, Н. А. Дорофеев [и др.]

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 87-89

330 ## $aВ данной работе рассмотрены современные методы классификации рака молочной железы по гистологическим микропрепаратам с помощью нейронных сетей. Также были выделены наиболее популярные архитектуры нейронных сетей, которые отлично справляются с задачами бинарной и многоклассовой классификации микрофотографий молочной железы.

606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS

606 ## $aПрограммирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника$2AR-MARS

461 #0 $12001 $aПрикаспийский журнал: управление и высокие технологии

463 #0 $12001 $a№ 3 (63)$vС. 81-89$1210 $d2023

610 0# $aгистологические микропрепараты

610 0# $aклассификация рака

610 0# $aнейронные сети

610 0# $aрак молочной железы

102 ## $aRU

005 20240427084303.3

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-prik23_no3_ss81_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bprik$cБиблиотечно-издательский комплекс Астраханского государственного университета имени В. Н. Татищева$d18050

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b81

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41413105$c20240427$gRCR

801 #1 $aRU$b41413105$c20240427

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20240427$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20240427
10

100 ## $a20240427d2023 |||y0rusy0400

001 prik23_no3_ss90_ad1

101 0# $arus

675 ## $a004.41/.42

686 ## $a32.973-018$2rubbk$vТаблицы для массовых библиотек

700 #1 $aДемина$bР. Ю.$pАстраханский государственный университет им. В. Н. Татищева$4070

200 1# $aНюансы программной реализации методики комплексной оценки уровня безопасности прикаспийских регионов$fР. Ю. Демина, А. Н. Марьенков, В. А. Корякова

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 96-97

330 ## $aВ рамках статьи приведена диаграмма вариантов использования, иллюстрирующая возможность различных способов задания модели безопасности региона. Приведена блок-схема расчёта оценки уровня безопасности региона, представляющей собой рекурсивную функцию. Рассмотрен пример расчёта уровня экологической безопасности региона и пример моделирования ситуации, влияющей на экологическую безопасность.

606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS

606 ## $aПрограммирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника$2AR-MARS

701 #1 $aМарьенков$bА. Н.$pАстраханский государственный университет им. В. Н. Татищева$4070

701 #1 $aКорякова$bВ. А.$pАстраханский государственный университет им. В. Н. Татищева$4070

461 #0 $12001 $aПрикаспийский журнал: управление и высокие технологии

463 #0 $12001 $a№ 3 (63)$vС. 90-97$1210 $d2023

610 0# $aкомплексная безопасность

610 0# $aоценка уровня безопасности

610 0# $aпрограммное обеспечение

610 0# $aуровень безопасности

102 ## $aRU

005 20240427084303.3

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-prik23_no3_ss90_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bprik$cБиблиотечно-издательский комплекс Астраханского государственного университета имени В. Н. Татищева$d18050

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b90

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41413105$c20240427$gRCR

801 #1 $aRU$b41413105$c20240427

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20240427$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20240427
11

100 ## $a20240427d2023 |||y0rusy0400

001 prik23_no3_ss98_ad1

101 0# $arus

675 ## $a004.9

686 ## $a32.973-018.2$2rubbk$vТаблицы для массовых библиотек

701 #1 $aЛитвиненко$bВ. А.$pВолгоградский государственный технический университет$4070

701 #1 $aСтепанов$bС. В.$pВолгоградский государственный технический университет$4070

701 #1 $aЧеркашин$bД. Р.$pВолгоградский государственный технический университет$4070

701 #1 $aДонская$bА. Р.$pВолгоградский государственный технический университет$4070

200 1# $aПрограммный комплекс когнитивных тренировок$fВ. А. Литвиненко, С. В. Степанов, Д. Р. Черкашин, А. Р. Донская

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 104-105

330 ## $aДанная работа направлена на исследование и улучшение процесса выявления и тренировки когнитивного дефицита – чрезвычайно трудозатратного для медицинского персонала процесса, отрицательно сказывающегося на моральном состоянии больных. Цель работы – положительное влияние на динамику проведения и восприятия процесса выявления и тренировки когнитивного дефицита за счёт реализации такого процесса в виде игрофицированного и автоматизированного программного комплекса тренировки когнитивного дефицита.

606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS

606 ## $aПрикладные информационные (компьютерные) технологии в целом$2AR-MARS

461 #0 $12001 $aПрикаспийский журнал: управление и высокие технологии

463 #0 $12001 $a№ 3 (63)$vС. 98-105$1210 $d2023

610 0# $aвиртуальная реальность

610 0# $aигрофикация

610 0# $aкогнитивный дефицит

610 0# $aпрограммное обеспечение

102 ## $aRU

005 20240427084303.5

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-prik23_no3_ss98_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bprik$cБиблиотечно-издательский комплекс Астраханского государственного университета имени В. Н. Татищева$d18050

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b98

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41413105$c20240427$gRCR

801 #1 $aRU$b41413105$c20240427

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20240427$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20240427
12

100 ## $a20240427d2023 |||y0rusy0400

001 prik23_no3_ss106_ad1

101 0# $arus

675 ## $a004

686 ## $a32.97$2rubbk$vТаблицы для массовых библиотек

700 #1 $aАникин$bИ. В.$pКазанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева$4070

200 1# $aСтеганографический метод сокрытия информации в изображениях на основе параметризированных дискретных ортогональных преобразований$fИ. В. Аникин, И. И. Исмагилов

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 113-114

330 ## $aВ обеспечении информационной безопасности важная роль отводится стенографическим методам и средствам защиты информации. В системах защиты информации на основе стеганографических методов большой интерес представляет задача повышения криптостойкости стеганоключей. В статье предложен стеганографический метод с преобразованием, использующий контейнер в виде цифрового изображения.

606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS

606 ## $aВычислительная техника в целом$2AR-MARS

701 #1 $aИсмагилов$bИ. И.$pКазанский (Приволжский) федеральный университет$4070

461 #0 $12001 $aПрикаспийский журнал: управление и высокие технологии

463 #0 $12001 $a№ 3 (63)$vС. 106-114$1210 $d2023

610 0# $aзащита информации

610 0# $aпсевдослучайная последовательность

610 0# $aстеганография

610 0# $aстегоключ

610 0# $aстегоконтейнер

610 0# $aцифровое изображение

102 ## $aRU

005 20240427084303.6

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-prik23_no3_ss106_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bprik$cБиблиотечно-издательский комплекс Астраханского государственного университета имени В. Н. Татищева$d18050

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b106

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41413105$c20240427$gRCR

801 #1 $aRU$b41413105$c20240427

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20240427$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20240427
13

100 ## $a20240427d2023 |||y0rusy0400

001 prik23_no3_ss115_ad1

101 0# $arus

675 ## $a004.8

686 ## $a32.813$2rubbk$vТаблицы для массовых библиотек

701 #1 $aПетренко$bВ. И.$pСеверо-Кавказский федеральный университет$4070

701 #1 $aТебуева$bФ. Б.$pСеверо-Кавказский федеральный университет$4070

701 #1 $aСтручков$bИ. В.$pСеверо-Кавказский федеральный университет$4070

701 #1 $aПавлов$bА. С.$pСеверо-Кавказский федеральный университет$4070

701 #1 $aРябцев$bС. С.$pСеверо-Кавказский федеральный университет$4070

200 1# $aМетод доверенного взаимодействия агентов в децентрализованной киберфизической среде на основе технологии распределенного реестра$fВ. И. Петренко, Ф. Б. Тебуева, И. В. Стручков [и др.]

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 124-125

330 ## $aЦелью работы является повышение эффективности выполнения функциональных задач агентами в децентрализованной киберфизической системы путём обеспечения доверенного взаимодействия между ними на основе технологии распределённого реестра. Научная новизна исследования заключается в применении для реализации доверенного взаимодействия технологии распределённого реестра для объединения показаний отдельных цепочек блоков взаимодействия устройств киберфизической системы, которые могут быть использованы для последующего анализа полученных данных с целью обнаружения аномальных значений поведения агентов и выявления вредоносных воздействий нарушителей.

606 ## $aРадиоэлектроника$2AR-MARS

606 ## $aИскусственный интеллект. Экспертные системы$2AR-MARS

461 #0 $12001 $aПрикаспийский журнал: управление и высокие технологии

463 #0 $12001 $a№ 3 (63)$vС. 115-125$1210 $d2023

610 0# $aдоверенное взаимодействие

610 0# $aинформационная безопасность

610 0# $aкиберфизические системы

610 0# $aтехнологии распределённого реестра

102 ## $aRU

005 20240427084303.9

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-prik23_no3_ss115_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bprik$cБиблиотечно-издательский комплекс Астраханского государственного университета имени В. Н. Татищева$d18050

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b115

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41413105$c20240427$gRCR

801 #1 $aRU$b41413105$c20240427

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20240427$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20240427
14

100 ## $a20240427d2023 |||y0rusy0400

001 prik23_no3_ss126_ad1

101 0# $arus

675 ## $a004.41/.42

686 ## $a32.973-018$2rubbk$vТаблицы для массовых библиотек

700 #1 $aДемина$bР. Ю.$pАстраханский государственный университет им. В. Н. Татищева$4070

200 1# $aНавязывание заведомо ложной информации вредоносными парсерами$fР. Ю. Демина, Т. Г. Гурская, Д. Э. Шукралиева

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 131-132

330 ## $aВ последнее время наблюдается тенденция постоянного увеличения объёма создаваемого и выгружаемого в интернет контента. Одним из средств автоматизированного сбора разнообразного контента являются парсеры. Парсер – это программа, сервис или скрипт, который собирает данные с указанных веб-ресурсов, анализирует их и выдаёт в нужном формате. На сегодняшний день условно можно разделить парсеры на категории: легитимные и вредоносные (серый парсинг). Парсинг – это технический относительно новый термин. Существуют разные методы защиты от парсинга: юридические и технические. В рамках статьи предлагается расширенный подход к защите информации от несанкционированного копирования, добавив навязывание парсеру заведомо ложного контента.

606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS

606 ## $aПрограммирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника$2AR-MARS

701 #1 $aГурская$bТ. Г.$pАстраханский государственный университет им. В. Н. Татищева$4070

701 #1 $aШукралиева$bД. Э.$pАстраханский государственный университет им. В. Н. Татищева$4070

461 #0 $12001 $aПрикаспийский журнал: управление и высокие технологии

463 #0 $12001 $a№ 3 (63)$vС. 126-132$1210 $d2023

610 0# $aбот-атаки

610 0# $aнавязывание

610 0# $aпарсер

610 0# $aпользовательское соглашение

102 ## $aRU

005 20240427084303.8

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-prik23_no3_ss126_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bprik$cБиблиотечно-издательский комплекс Астраханского государственного университета имени В. Н. Татищева$d18050

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b126

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41413105$c20240427$gRCR

801 #1 $aRU$b41413105$c20240427

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20240427$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20240427
15

100 ## $a20240427d2023 |||y0rusy0400

001 prik23_no3_ss133_ad1

101 0# $arus

675 ## $a617.7

686 ## $a56.7$2rubbk$vТаблицы для массовых библиотек

700 #1 $aНепрокин$bА. В.$pТамбовский государственный технический университет$4070

200 1# $aТехнические средства визуализации нистагма$fА. В. Непрокин, А. В. Горбунов, П. А. Палатов

203 ## $aТекст$cнепосредственный

320 ## $aБиблиогр.: с. 137-138

330 ## $aВ статье рассматриваются основные технические средства и методы, применяемые в процессе диагностики головокружений. Целью работы является разработка устройства для регистрации нистагма на основе доступных аппаратных средств, а также повышение информативности и удобства использования в процессе диагностики. Разграничение различных форм глазодвигательных нарушений представляет важную диагностическую задачу. Современные инструментальные методы исследования головокружений подразумевают, в первую очередь, анализ видеозаписей движений глаз. В статье показывается пример реализации платформы для видеонистагмографии, построенной на основе доступных аппаратных средств.

606 ## $aЗдравоохранение. Медицинские науки$2AR-MARS

606 ## $aОфтальмология$2AR-MARS

701 #1 $aГорбунов$bА. В.$pТамбовский государственный технический университет$4070

701 #1 $aПалатов$bП. А.$pТамбовский государственный технический университет$4070

461 #0 $12001 $aПрикаспийский журнал: управление и высокие технологии

463 #0 $12001 $a№ 3 (63)$vС. 133-138$1210 $d2023

610 0# $aвестибулярные нарушения

610 0# $aвидеонистагмография

610 0# $aголовокружение

610 0# $aнистагм

610 0# $aочки Френзеля

610 0# $aФрензеля очки

610 0# $aшлем виртуальной реальности

102 ## $aRU

005 20240427084303.6

901 ## $aдля МАРК-SQL$tb

014 ## $aRUMARS-prik23_no3_ss133_ad1$2AR-MARS

903 ## $acode$bprik$cБиблиотечно-издательский комплекс Астраханского государственного университета имени В. Н. Татищева$d18050

903 ## $ayear$b2023

903 ## $ano$b3

903 ## $ass$b133

903 ## $aad$b1

801 #0 $aRU$b41413105$c20240427$gRCR

801 #1 $aRU$b41413105$c20240427

801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20240427$gRCR

801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20240427