Секция 3. Управление данными и организация вычислений в интеллектуальных системах.

• Резистивное переключение в мемристорах на основе стека Ru/Al2O3/ZrO2(Y)/Pt (стр.249-252)
  Д. А. Серов, В. А. Хабибулова, И. Н. Антонов, А. В. Круглов, А. Н. Михайлов (Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н. И. Лобачевского)      
    
• Семантика и архитектура данных для агентных систем (стр.253-256)
  А. Р. Мударова (Санкт-Петербургский горный университет императрицы Екатерины II) 
  
  
• Систематизация методов применения нейронных сетей для решения задач отбора признаков (стр.257-260)
  А. Д. Черемухин (Нижегородский государственный инженерно-экономический университет)
  
  
• Программа для обработки электроэнцефалографических сигналов (стр.261-266)
  Е. А. Соколова (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») 
  
  
• Набор данных для прогнозирования потребления природного газа на объектах газотранспортной системы (стр.267-269)
  Н. А. Цыганюк, Е. Ю. Белова (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») 
  
  
• Сравнительный анализ эффективности применения нейросетевых архитектур и традиционных алгоритмов в задаче сегментации движений глаз (стр.270-274)
  Е. А. Пекло (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») 
  
  
• Упрощенный метод контролируемого обнаружения видеоаномалий с извлечением на уровне кадров на датасете UCF-Crime (стр.275-278)
  К. М. Мостафа, М. А. Мовафи, С. А. Аббас, К. С. Аттиа (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») 
  
  
• Определение типов сдвигов между клиентами федеративного обучения в условиях горизонтального разделения данных (стр.279-282)
  Д. А. Фомичев, И. И. Холод (СПбГЭТУ «ЛЭТИ»), А. А. Кочешков (ООО «Смартилайзер Рус») 
  
  
• Поиск оптимального преиктального интервала для прогнозирования эпилептических приступов по ЭЭГ с использованием гибридной модели Autoencoder–ANFIS (стр.283-285)
  А. А. Ивченко, А. Ю. Филатов (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») 
  
  
• Нейронные сети как инструмент анализа данных в промышленном интернете вещей (стр.286-290)
  О. Н. Петров, Н. Вайнт (Санкт-Петербургский государственный морской технический университет) 
  
  
• Разработка адаптивного скользящего управления на базе нейронной сети RBF для контура скорости двигателя СДПМ авиационного электрического топливного насоса (стр.291-295)
  З. Т. Нгуен, М. П. Белов, З. К. Нгуен (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») 
  
  
• Метод ручной разметки данных для автоматического распознавания, классификации и прогнозирования действий по видеоданным (стр.296-299)
  С. Е. Ильин (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») 
  
  
• Модельно-информированная нейросетевая классификация ОК-томограмм на основе Фурье-модели формирования изображения (стр.300-303)
  Е. Н. Волков (ФИЦ ИУ РАН)
  
  
• Пост-активационная пакетная нормализация в легковесных сверточных сетях для биомедицинского обнаружения аномалий (стр.304-307)
  Я. Низамли (СПбГЭТУ «ЛЭТИ», Университет Латакии), Н. Каража, В. Фадель (СПбГЭТУ «ЛЭТИ»), У. Джолаха (Университет Латакии), А. Филатов (СПбГЭТУ «ЛЭТИ»), С. Наджем (Университет Латакии) 
  
  
• Двухкватернионный сигма-точечный фильтр Калмана (DQ-MUKF) для относительной навигации в малых группах взаимодействующих объектов (стр.308-311)
  Жак Б. Нгуа Ндонг Авеле, В. K. Орлов (СПбГЭТУ «ЛЭТИ»)
  
  
• Микроархитектурно-зависимая оптимизация вычислений в интеллектуальных системах (стр.312-315)
  А. А. Когутенко (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») 
  
  
• Обеспечение применения контролируемого обучения к немаркированным данным о материнском здоровье с использованием кластеризации на основе псевдометок (стр.316-319)
  И. А. Бессмертный, Б. Ч. Енкомариам (Университет ИТМО) 
  
  
• Сравнительный анализ эффективности трансформерных моделей машинного обучения и алгоритмов градиентного бустинга при решении задач классификации на клинических данных (стр.320-323)
  А. Ю. Кравченко, А. Б. Тристанов, Д. А. Мнацаканян (Московский институт искусственного интеллекта в здравоохранении) 
  
  
• A Comprehensive Framework for Corpus Callosum Segmentation to Identify Callosal Abnormalities and Genetic Associations Using Multi-Contrast MRI (стр.324-328)
  Sahadeva Reddy Bollu, M. Balakrishna, G. Lucy
  
  
• Нейросетевая система ассистированного преобразования сигналов для задач с плохо формализуемыми метриками качества (стр.329-333)
  Н. С. Васильев, К. К. Семенов (Высшая школа компьютерных технологий и информационных систем СПбПУ) 
  
  
• Робастное согласование неточных данных на основе аппроксимации плотности вероятности рядами на основе полиномов Лагерра (стр.334-338)
  В. А. Гаранин, К. К. Семенов (Высшая школа компьютерных технологий и информационных систем СПбПУ) 
  
  
• Система для безопасной коммуникации в неиндексируемой сети (стр.339-344)
  Хафизуддин Хафизуддин, Е. В. Федорченко (СПбГЭТУ «ЛЭТИ») 
  
  
• Алгоритм преобразования нечетких запросов на естественном языке в формат JSON с помощью технологии векторизации (стр.345-348)
  Чан Дык Мань (СПбГЭТУ «ЛЭТИ»), Ха Муон (Телекоммуникационный университет, Вьетнам)