Abstract
The article provides an overview of the main directions of the scientific program of the III International Workshop on Modeling, Information Processing and Computing - MIP: Computing-2021, which took place on May 28, 2021 in Krasnoyarsk on the basis of the 2Krasnoyarsk Science and Technology City Hall of the Russian Union of Scientific and Engineering Associations. Provides overview information about the reports that were included in the program of the scientific session of the seminar and presented in the form of online / video reports and presentations of the participants with placement on the website of the conference materials. Information is given about the seminar partner - the service of scientific publications with open access CEUR-WS.org on Sun SITE Central Europe, operating under the auspices of the Technical University in Aachen, Germany (RWTH Aachen University). Proceedings of the MIP: Computing 2021 Seminar are published as articles in English in CEUR Workshop Proceedings, Volume 2899.
Highlights
Моисеева «Research of the model for detecting UMV interfaces vulnerabilities based on information criterion» из Севастопольского государственного университета рассматривает подход, связанный с разработкой методов обеспечения компьютерной безопасности беспилотных автомобилей (UMV)
Ульянова и Нижегородского государственного университета рассматривает актуальные вопросы использования анализа плоских кривых для классификации способов перемещения сканирующего датчика мехатронного профилометра
[22] Nenashev, A.V. Model of the peer-to-peer distributed system for securable information storage and processing without traffic prioritization (THEOOL project) / A.V. Nenashev, A.Y. Tolstenko, R.S. Oleshko // CEUR Workshop Proceedings
Summary
Современные инновации, системы и технологии, 2021, 1(2) разработанной методологии спроектирована ИТ-инфраструктура для контроля качества ПО. Современные инновации, системы и технологии, 2021, 1(2) контроллер нечеткой логики дает возможность всей системе автоматического управления поддерживать температуру реактора на заданном уровне при наличии внешних возмущений, а также качественно управлять технологическим процессом с широким диапазоном изменения его параметров во времени. Примовой «Development of neural network forecasting models of dynamic objects from observed data» рассматриваются вопросы построения прогнозных моделей состояния динамических моделей на основе нейросетевых структур, которые являются мощным математическим аппаратом для аппроксимации различных типов функций и оценки динамики изменения состояний рассматриваемых объектов.
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.