• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Книга
Сплетенный мир: кошка перевернулась. Доклад Римскому клубу

Громов В. А., Переслегин С. Б., Переслегина Е. Б. и др.

СПб.: Полакс, 2026.

Статья
Sandpile Cellular Automata with Manna Rule on the Chung-Lu Graph: Application to X Social Network

Dmitriev A., Kornilov V., Batienkov R.

Lecture Notes in Civil Engineering. 2026. Vol. 886. P. 249-255.

Глава в книге
Sandpile Cellular Automata with Manna Rule on the Chung-Lu Graph: Application to X Social Network

Dmitriev A., Lebedev A., Shulman I.

In bk.: Studies in Computational Intelligence. Vol. 1265: Complex Networks & Their Applications XIV. Springer, 2026. Ch. 1265. P. 266-273.

Препринт
Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset

Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Elvimov N. S.

Statistical mechanics. arXie. arXive, 2025

Руководитель департамента С.О. Кузнецов выступил с докладом на конференции BDA 2017 во Франции

17 ноября профессор Сергей Олегович Кузнецов выступил с приглашенным докладом "Соответствия Галуа для моделирования и поиска зависимостей в базах данных" на конференции Управление данными: принципы, технологии и приложения, BDA 2017.
Сергей Олегович рассказал о том, что зависимости в базах данных представляют  важную тему исследований начиная с первых работ по базам данных. Например, функциональные зависимости, многозначные зависимости и другие типы зависимостей использовались для определения схем баз данных, ключей реляционных таблиц. Исследования в области майнинга данных и обнаружения знаний привели к новой волне интереса к зависимостям и их приближенным версиям, однако с другой точки зрения, зависимости “добываются” из баз данных, а не предоставляются заранее. В выступлении говорилось о том, что соответствия Галуа дают удобный инструмент для формализации и алгоритмизации поиска зависимостей и других методов обнаружения знаний. В докладе обсуждались алгоритмические вопросы, связанные с обнаружением зависимостей в данных.