Фильтр. Формальная проверка: Ошибок нет
1
100 ## $a20231121d2023 |||y0rusy0400
001 prik23_no1_ss9_ad1
101 0# $arus
675 ## $a517.2/.3
686 ## $a22.161.1$2rubbk$vТаблицы для массовых библиотек
700 #1 $aБуракова$bЕ. А.$pТамбовский государственный технический университет$4070
200 1# $aКонцепция управления сложными технологическими системами производства углеродных наноматериалов$fЕ. А. Буракова
203 ## $aТекст$cнепосредственный
320 ## $aБиблиогр.: с. 16-18
330 ## $aВ работе предложена концепция управления исследуемыми технологическими системами с использованием информационной системы, обеспечивающей поддержку принятия решений на стадии получения катализатора – вещества, определяющего параметры синтезируемого нанопродукта. Реализация концепции, в основе которой лежит новый подход к управлению параметрами углеродных наноматериалов, заключающийся в пред- и посттермической обработке катализатора его предшественника физическим воздействием, способствовала созданию информационной системы, устанавливающей без проведения дополнительных экспериментов состав и условия получения катализатора, обеспечивающего синтез углеродных нанотрубок с заданными параметрами.
606 ## $aМатематика$2AR-MARS
606 ## $aДифференциальные и интегральные исчисления в целом$2AR-MARS
461 #0 $12001 $aПрикаспийский журнал: управление и высокие технологии
463 #0 $12001 $a№ 1 (61)$vС. 9-18$1210 $d2023
610 0# $aсистема поддержки принятия решений
610 0# $aкатализатор
610 0# $aметод термического разложения
610 0# $aуглеродные наноматериалы
102 ## $aRU
005 20231121142304.1
901 ## $aдля МАРК-SQL$tb
014 ## $aRUMARS-prik23_no1_ss9_ad1$2AR-MARS
903 ## $acode$bprik$cБиблиотечно-издательский комплекс Астраханского государственного университета имени В. Н. Татищева$d18050
903 ## $ayear$b2023
903 ## $ano$b1
903 ## $ass$b9
903 ## $aad$b1
801 #0 $aRU$b41413105$c20231121$gRCR
801 #1 $aRU$b41413105$c20231121
801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20231121$gRCR
801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20231121
2
100 ## $a20231121d2023 |||y0rusy0400
001 prik23_no1_ss18_ad1
101 0# $arus
675 ## $a004.41/.42
686 ## $a32.973-018$2rubbk$vТаблицы для массовых библиотек
701 #1 $aТрубицин$bВ. Н.$pВолгоградский государственный технический университет$4070
701 #0 $aАль-Гунаид Мохаммед Амин Мохаммед$pВолгоградский государственный технический университет$4070
701 #1 $aДерегузов$bК. Ю.$pВолгоградский государственный технический университет$4070
701 #1 $aЩербаков$bМ. В.$pВолгоградский государственный технический университет$4070
701 #1 $aАль-Гунаид М. А.$pООО "Лаборатория бизнес-аналитики "Билаб"$4070
200 1# $aМетод прогнозирования затрат на выполнение работ по технологической карте возделывания растениеводческих культур$fВ. Н. Трубицин, Аль-Гунаид Мохаммед Амин Мохаммед, К. Ю. Дерегузов [и др.]
203 ## $aТекст$cнепосредственный
320 ## $aБиблиогр.: с. 25-26
330 ## $aВ статье рассматривается проблема эффективного управления процессами прогнозирования затрат сельскохозяйственного предприятия. Целью данной работы является разработка метода прогнозирования расхода материалов, топлива, использования техники и трудовых затрат на выполнение работ, предусмотренных технологической картой на выращивание посевных культур. В ходе выполнения работы был сформирован набор данных, который содержит фактические данные о выращивании пшеницы на полях различных площадей и состоит из информации об условиях выращивания и объеме задействованных в работе ресурсов. Данная выборка была использована для обучения математических моделей с целью прогнозирования значений затрат на выполнение полевых работ.
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 $a№ 1 (61)$vС. 18-26$1210 $d2023
610 0# $aмашинное обучение
610 0# $aпринятие решений
610 0# $aпрогнозирование
610 0# $aсельское хозяйство
102 ## $aRU
005 20231121142304.9
901 ## $aдля МАРК-SQL$tb
014 ## $aRUMARS-prik23_no1_ss18_ad1$2AR-MARS
903 ## $acode$bprik$cБиблиотечно-издательский комплекс Астраханского государственного университета имени В. Н. Татищева$d18050
903 ## $ayear$b2023
903 ## $ano$b1
903 ## $ass$b18
903 ## $aad$b1
801 #0 $aRU$b41413105$c20231121$gRCR
801 #1 $aRU$b41413105$c20231121
801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20231121$gRCR
801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20231121
3
100 ## $a20231121d2023 |||y0rusy0400
001 prik23_no1_ss27_ad1
101 0# $arus
675 ## $a004.8
686 ## $a32.813$2rubbk$vТаблицы для массовых библиотек
701 #1 $aКозина$bС. А.$pВолгоградский государственный технический университет$4070
701 #1 $aКоробкин$bД. М.$pВолгоградский государственный технический университет$4070
701 #1 $aФоменков$bС. А.$pВолгоградский государственный технический университет$4070
701 #1 $aКолесников$bС. Г.$pВолгоградский государственный технический университет$4070
200 1# $aАрхитектура системы формирования единой базы знаний по физической тематике$fС. А. Козина, Д. М. Коробкин, С. А. Фоменков, С. Г. Колесников
203 ## $aТекст$cнепосредственный
320 ## $aБиблиогр.: с. 36-37
330 ## $aОпыт использования CAI-систем показывает наличие основной проблемы – поддержанию в актуальном состоянии информационной составляющей процесса синтеза новых технических систем уделяется мало внимания, и этот процесс не автоматизирован. Накопленный к настоящему времени объем знаний в области физики настолько рассредоточен в различных патентах, научных статьях, грантах, монографиях, справочниках и энциклопедиях, что является практически необозримым для специалистов конкретных предметных областей. Требуется создать общую базу электронных источников «первичной» информации. Целью данной работы является разработка алгоритмов парсинга источников, а также описание архитектуры системы формирования единой базы знаний по физической тематике.
606 ## $aРадиоэлектроника$2AR-MARS
606 ## $aИскусственный интеллект. Экспертные системы$2AR-MARS
461 #0 $12001 $aПрикаспийский журнал: управление и высокие технологии
463 #0 $12001 $a№ 1 (61)$vС. 27-37$1210 $d2023
610 0# $aбаза знаний
610 0# $aизвлечение данных
610 0# $aпарсинг
610 0# $aпоиск источника
102 ## $aRU
005 20231121142304.7
901 ## $aдля МАРК-SQL$tb
014 ## $aRUMARS-prik23_no1_ss27_ad1$2AR-MARS
903 ## $acode$bprik$cБиблиотечно-издательский комплекс Астраханского государственного университета имени В. Н. Татищева$d18050
903 ## $ayear$b2023
903 ## $ano$b1
903 ## $ass$b27
903 ## $aad$b1
801 #0 $aRU$b41413105$c20231121$gRCR
801 #1 $aRU$b41413105$c20231121
801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20231121$gRCR
801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20231121
4
100 ## $a20231121d2023 |||y0rusy0400
001 prik23_no1_ss38_ad1
101 0# $arus
675 ## $a004.41/.42
686 ## $a32.973-018$2rubbk$vТаблицы для массовых библиотек
700 #1 $aКоломина$bМ. В.$pАстраханский государственный университет имени В. Н. Татищева$4070
200 1# $aИнформационная система управления процессом онлайн-записи клиентов компании в сфере услуг$fМ. В. Коломина, О. А. Щербаков
203 ## $aТекст$cнепосредственный
320 ## $aБиблиогр.: с. 47
330 ## $aВ статье представлена информационная система для компании, деятельность которой связана со сферой услуг. Система позволяет управлять процессом онлайн-записи клиента на оказание услуги. Во многих аналогичных системах для внесения изменений в свою запись клиенту необходимо связываться с администратором, например по телефону. В данной системе осуществить запись, изменить ее или отменить совсем может как сам клиент, так и администратор компании. Действия каждой из сторон сразу отображаются в системе, что экономит время всем пользователям и упрощает работу администратора. Клиент и администратор имеют различный набор возможностей управления. Информационная система является веб-приложением.
606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS
606 ## $aПрограммирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника$2AR-MARS
701 #1 $aЩербаков$bО. А.$pАстраханский государственный университет имени В. Н. Татищева$4070
461 #0 $12001 $aПрикаспийский журнал: управление и высокие технологии
463 #0 $12001 $a№ 1 (61)$vС. 38-47$1210 $d2023
610 0# $aавтоматизация записи
610 0# $aвеб-приложения
610 0# $aинформационные системы
610 0# $aфреймворк
102 ## $aRU
005 20231121142304.0
901 ## $aдля МАРК-SQL$tb
014 ## $aRUMARS-prik23_no1_ss38_ad1$2AR-MARS
903 ## $acode$bprik$cБиблиотечно-издательский комплекс Астраханского государственного университета имени В. Н. Татищева$d18050
903 ## $ayear$b2023
903 ## $ano$b1
903 ## $ass$b38
903 ## $aad$b1
801 #0 $aRU$b41413105$c20231121$gRCR
801 #1 $aRU$b41413105$c20231121
801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20231121$gRCR
801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20231121
5
100 ## $a20231121d2023 |||y0rusy0400
001 prik23_no1_ss48_ad1
101 0# $arus
675 ## $a004.8
686 ## $a32.813$2rubbk$vТаблицы для массовых библиотек
701 #1 $aКасимова$bА. Р.$pКазанский национальный исследовательский технологический университет$4070
701 #1 $aЗолотарев$bВ. В.$pСибирский государственный университет науки и технологий$4070
701 #1 $aСафиуллина$bЛ. Х.$pКазанский национальный исследовательский технологический университет$4070
701 #1 $aБалыбердин$bА. С.$pКазанский национальный исследовательский технологический университет$4070
200 1# $aИспользование цифрового двойника в задачах управления информационной безопасностью$fА. Р. Касимова, В. В. Золотарев, Л. Х. Сафиуллина, А. С. Балыбердин
203 ## $aТекст$cнепосредственный
320 ## $aБиблиогр.: с. 57-58
330 ## $aДля различных задач построения систем управления информационной безопасностью проблема использования цифрового двойника как компонента системы играет важную роль. Особенно это характерно для ситуаций, требующих сбора цифрового следа для эмпирически определенных ситуаций с высоким уровнем информационного риска. В статье рассмотрено применение технологии цифровых двойников автоматизированных систем управления промышленным предприятием для повышения уровня информационной безопасности компании. В качестве цифрового двойника в работе был использован киберполигон, созданный в виде информационной системы типового химического предприятия с применением специализированного ПО AMPIRE.
606 ## $aРадиоэлектроника$2AR-MARS
606 ## $aИскусственный интеллект. Экспертные системы$2AR-MARS
461 #0 $12001 $aПрикаспийский журнал: управление и высокие технологии
463 #0 $12001 $a№ 1 (61)$vС. 48-58$1210 $d2023
610 0# $aавтоматизированная система управления
610 0# $aАСУ
610 0# $aинформационная безопасность
610 0# $aкиберполигон
610 0# $aтехнологический процесс
610 0# $aцифровой двойник
610 0# $aцифровой след
102 ## $aRU
005 20231121142304.3
901 ## $aдля МАРК-SQL$tb
014 ## $aRUMARS-prik23_no1_ss48_ad1$2AR-MARS
903 ## $acode$bprik$cБиблиотечно-издательский комплекс Астраханского государственного университета имени В. Н. Татищева$d18050
903 ## $ayear$b2023
903 ## $ano$b1
903 ## $ass$b48
903 ## $aad$b1
801 #0 $aRU$b41413105$c20231121$gRCR
801 #1 $aRU$b41413105$c20231121
801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20231121$gRCR
801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20231121
6
100 ## $a20231121d2023 |||y0rusy0400
001 prik23_no1_ss59_ad1
101 0# $arus
675 ## $a004.93
686 ## $a32.973-018.2$2rubbk$vТаблицы для массовых библиотек
700 #1 $aКорякова$bВ. А.$pАстраханский государственный университет им. В. Н. Татищева$4070
200 1# $aАутентификация пользователя смартфона на основе данных, полученных с акселерометра$fВ. А. Корякова, А. Н. Марьенков
203 ## $aТекст$cнепосредственный
320 ## $aБиблиогр.: с. 71-72
330 ## $aВ связи с ростом числа пользователей смартфонов и последующим увеличением объемов личной информации, хранящихся на них, все чаще стали подниматься многочисленные вопросы в области безопасности и конфиденциальности данных на мобильных устройствах. Чтобы решить эти проблемы, исследователи внедрили множество методов, включая подходы непрерывной аутентификации, основанные на поведении пользователя. В результате экспериментов было выявлено, что наиболее оптимальной НС для распознавания жестов мобильным устройством является нейронная сеть, состоящая из двух скрытых слоев с 32 и 16 нейронами соответственно. Качество (Accuracy) разработанной модели в среднем составило 94 % верно предсказанных жестов. В результате было разработано, протестировано и описано клиент-серверное приложение, которое позволяет: собирать показания акселерометра смартфона и передавать их на сервер; распознавать жесты пользователя, совершаемые мобильным устройством; выводить на экран мобильного устройства информацию о характере движения.
606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS
606 ## $aРаспознавание и преобразование образов$2AR-MARS
701 #1 $aМарьенков$bА. Н.$pАстраханский государственный университет им. В. Н. Татищева$4070
461 #0 $12001 $aПрикаспийский журнал: управление и высокие технологии
463 #0 $12001 $a№ 1 (61)$vС. 59-72$1210 $d2023
610 0# $aмобильные устройства
610 0# $aаутентификация пользователя
610 0# $aповеденческая биометрия
610 0# $aраспознавание жестов
610 0# $aтрехосевые акселерометры
102 ## $aRU
005 20231121142304.7
901 ## $aдля МАРК-SQL$tb
014 ## $aRUMARS-prik23_no1_ss59_ad1$2AR-MARS
903 ## $acode$bprik$cБиблиотечно-издательский комплекс Астраханского государственного университета имени В. Н. Татищева$d18050
903 ## $ayear$b2023
903 ## $ano$b1
903 ## $ass$b59
903 ## $aad$b1
801 #0 $aRU$b41413105$c20231121$gRCR
801 #1 $aRU$b41413105$c20231121
801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20231121$gRCR
801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20231121
7
100 ## $a20231121d2023 |||y0rusy0400
001 prik23_no1_ss73_ad1
101 0# $arus
675 ## $a004.94
686 ## $a32.973-018.2$2rubbk$vТаблицы для массовых библиотек
700 #0 $aМсаллам Майди$pНациональный исследовательский Томский государственный университет$4070
200 1# $aМетодика регистрации 3Д облаков точек с использованием коррекции плоскостей и корреляции гистограмм$fМсаллам Майди, В. И. Сырямкин
203 ## $aТекст$cнепосредственный
320 ## $aБиблиогр.: с. 87-89
330 ## $aИтеративный алгоритм ближайших точек (англ. Iterative Closest Point, ICP) является одним из наиболее известных алгоритмов, который был представлен для решения задачи регистрации трехмерных облаков точек благодаря своей простоте, легкости для понимания и реализации. В этой статье представляется краткое описание основных этапов алгоритма ICP.
606 ## $aВычислительная техника$2AR-MARS
606 ## $aИмитационное компьютерное моделирование$2AR-MARS
701 #1 $aСырямкин$bВ. И.$pНациональный исследовательский Томский государственный университет$4070
461 #0 $12001 $aПрикаспийский журнал: управление и высокие технологии
463 #0 $12001 $a№ 1 (61)$vС. 73-89$1210 $d2023
610 0# $aитеративный алгоритм
610 0# $aреконструкция 3D-карты
610 0# $aробототехника
610 0# $aсистема технического зрения
102 ## $aRU
005 20231121142304.1
901 ## $aдля МАРК-SQL$tb
014 ## $aRUMARS-prik23_no1_ss73_ad1$2AR-MARS
903 ## $acode$bprik$cБиблиотечно-издательский комплекс Астраханского государственного университета имени В. Н. Татищева$d18050
903 ## $ayear$b2023
903 ## $ano$b1
903 ## $ass$b73
903 ## $aad$b1
801 #0 $aRU$b41413105$c20231121$gRCR
801 #1 $aRU$b41413105$c20231121
801 #2 $aRU$bAR-MARS$c20231121$gRCR
801 #3 $aRU$bAR-MARS$c20231121
8
100 ## $a20231121d2023 |||y0rusy0400
001 prik23_no1_ss89_ad1
101 0# $arus
675 ## $a004.41/.42
686 ## $a32.973-018$2rubbk$vТаблицы для массовых библиотек
701 #1 $aПарфёнов$bД. И.$pОренбургский государственный университет$4070
701 #1 $aБолодурина$bИ. П.$pОренбургский государственный университет$4070
701 #1 $aЛегашев$bЛ. В.$pОренбургский государственный университет$4070
701 #1 $aЖигалов$bА. Ю.$pОренбургский государственный университет$4070
701 #1 $aГришина$bЛ. С.$pОренбургский государственный университет$4070
200 1# $aИсследование атак на модели машинного обучения в сетях 5G на основе генеративно-состязательных сетей$fД. И. Парфёнов, И. П. Болодурина, Л. В. Легашев [и др.]
203 ## $aТекст$cнепосредственный
320 ## $aБиблиогр.: с. 96
330 ## $aВ данном исследовании проведен анализ данных в миллиметровых волнах (mmWave) и массивных системах MIMO, сгенерированных на платформе DeepMIMO на основе сценария трассировки лучей на открытом пространстве. Набор данных использован с целью построения моделей машинного обучения для предсказания, находится ли пользователь в зоне линии прямой видимости базовой станции.
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 $a№ 1 (61)$vС. 89-96$1210 $d2023