Academic literature on the topic 'Специалист в области кибернетики'
Create a spot-on reference in APA, MLA, Chicago, Harvard, and other styles
Contents
Consult the lists of relevant articles, books, theses, conference reports, and other scholarly sources on the topic 'Специалист в области кибернетики.'
Next to every source in the list of references, there is an 'Add to bibliography' button. Press on it, and we will generate automatically the bibliographic reference to the chosen work in the citation style you need: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver, etc.
You can also download the full text of the academic publication as pdf and read online its abstract whenever available in the metadata.
Journal articles on the topic "Специалист в области кибернетики"
1
Спринджук, Матвей Владимирович, Василий Иванович Берник, Балтын Бэтгэрэл, Александр Станиславович Владыко, Леонид Петрович Титов, Елена Михайловна Скрягина, Александр Егорович Скрягин, et al. "Коронавирусная пандемия: факты распространения и эволюции опасной инфекции и технологии противостояния." Journal of Civil Protection 5, no. 4 (November 22, 2021): 466–96. http://dx.doi.org/10.33408/2519-237x.2021.5-4.466.
Full textAbstract:
Цель. Междисциплинарно изучить и кратко описать ключевые вопросы эпидемиологии, этиологии коронавирусной инфекции, сопутствующих инфекций (в частности, туберкулеза и ВИЧ-инфекции), а также вопросы применения арсенала средств медицинской кибернетики, биоинформатики и других смежных физико-математических и технических наук для решения задач в области эпидемиологии, моделирования и мониторинга заболевания, медицинской профилактики и лечения пациентов. Методы. Анализ публикаций из общедоступных баз данных по проблеме исследования: Google scholar (https://scholar.google.ru), EBSCO (https://www.ebsco.com), КиберЛенинка (https://cyberleninka.ru), PubMed (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov), IEEE explore (https://ieeexplore.ieee.org/Xplore/home.jsp), BioRxiv (https://www.biorxiv.org). Результаты. Освещены современные данные этиологии и эпидемиологии новой коронавирусной инфекции. Представлены возможности применения в данной предметной области современных методов биоинформатики и искусственного интеллекта, математического моделирования и прогноза. Отображены избранные аспекты применения иммуноинформатики и разработки эффективных и безопасных вакцин, реальные возможности применения медицинских дронов для борьбы с СOVID-19. Область применения исследований. Материал статьи может быть использован как полезный источник информации для ученых, работников медицинских, биологических, биотехнологических и смежных специальностей, а также в образовательном процессе, реализуемом учреждениями высшего образования и дополнительного образования специалистов. Cтатья будет интересна широкому кругу читателей.
2
Коротких, И. Н., А. К. Русинова, and Ю. И. Усов. "Construction and selection of signs for non-invasive endometriosis diagnostics using machine learning." МОДЕЛИРОВАНИЕ, ОПТИМИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 11, no. 2(41) (April 12, 2023): 21–22. http://dx.doi.org/10.26102/2310-6018/2023.41.2.021.
Full textAbstract:
Эндометриоз является распространенным, но плохо изученным заболеванием. От появления первых симптомов до постановки диагноза порой проходит более десяти лет. Лечения, которое поможет навсегда избавиться от эндометриоза, до сих пор не существует. Вычислительные модели могут помочь в понимании механизмов, с помощью которых иммунные, гормональные и сосудистые нарушения проявляются при эндометриозе и усложняют лечение. Исследование связано с построением и отбором признаков риска развития эндометриоза, формированием математической модели с применением нескольких алгоритмов машинного обучения. При этом проводится анализ важности построенных признаков, при котором сокращается подмножество признаков, не ухудшающих характеристики производительности модели (точность, быстродействие, стабильность работы). Предложен метод, позволяющий производить отбор признаков для построения прогностической модели на основе селектора, содержащего фильтрующие методы значимости признаков для обрабатываемого набора данных. Голосование за включение признака осуществляется на основе мажоритарной функции. Качество построения и отбора признаков в предметной области неинвазивной диагностики эндометриоза оценивалось математической моделью прогнозирования риска развития эндометриоза на основе логистической регрессии с 30 признаками. Эффективность модели оценивали с использованием общих метрик машинного обучения: точность, чувствительность, специфичность, F1-score и площадь под ROC-кривой. Достигнут наилучший результат со значением AUC, равным 0,950. Материал представляет ценность для специалистов в области медицинской кибернетики. Endometriosis is a common but poorly understood disease. From the appearance of the first symptoms to the diagnosis, it sometimes takes more than ten years. There is still no treatment that can help to recover from it completely. Computational models can help in understanding the mechanisms by which immune, hormonal and vascular disorders manifest in endometriosis and complicate treatment. The study deals with the construction and selection of signs of endometriosis risk and the formation of a mathematical model using several machine learning algorithms. In this case, an analysis of the importance of the signs is carried out, in which a subset of the signs that do not degrade the performance characteristics of the model (accuracy, speed, stability of operation) is reduced. The method which enables the selection of signs for constructing a prognostic model based on a selector containing filtering methods of sign significance for a processed data set is proposed. Voting for the inclusion of the sign is carried out by means of the majority function. The quality of sign construction and selection in the subject area of non-invasive diagnosis of endometriosis was assessed by a mathematical risk prediction model for endometriosis based on logistic regression with 30 traits. Model performance was evaluated using common machine learning metrics: accuracy, sensitivity, specificity, F1-score, and area under the ROC curve. The best result was achieved with an AUC of 0.950. The material is valuable to medical professionals in cybernetics.
3
Абидокова, А. А., З. У. Джамбаева, С. Х. Биджиева, and Д. А. Джужуев. "Предпосылки и развитие искусственного интеллекта." Тенденции развития науки и образования 94, no. 5 (2023): 82–85. http://dx.doi.org/10.18411/trnio-02-2023-253.
Full textAbstract:
В работе рассматривается исторические аспекты появления искусственного интеллекта, начиная с идей искусственного интеллекта в древнегреческой мифологии, заканчивая современными знаниями в области кибернетики., также рассматриваются возможности использования искусственного интеллекта в различных областях человеческой деятельности.
4
Головко, Т. К. "Памяти Ольги Александровны Семихатовой (1921–2017)." Вестник Института биологии Коми НЦ УрО РАН, no. 2 (204) (May 18, 2018): 39–42. http://dx.doi.org/10.31140/j.vestnikib.2018.2(204).8.
Full textAbstract:
27 декабря 2017 г. в возрасте 96 лет ушла из жизни Ольга Александровна Семихатова – выдающийся ученый-биолог, заслуженный деятель науки, признанный в мире специалист в области физиологии и энергетики дыхания растений.
5
Дёгтева, С. В. "Памяти Веры Антоновны Мартыненко (17.02.1936–06.01.2018)." Вестник Института биологии Коми НЦ УрО РАН, no. 2 (204) (May 18, 2018): 30–38. http://dx.doi.org/10.31140/j.vestnikib.2018.2(204).7.
Full textAbstract:
6 января 2018 г. ушла из жизни Вера Антоновна Мартыненко – известный специалист в области исследования флоры сосудистых растений и растительности Крайнего Севера, Заслуженный работник Республики Коми, лауреат Государственной премии Республики Коми в области науки, доктор биологических наук. Вся творческая жизнь Веры Антоновны была связана с Институтом биологии Коми НЦ УрО РАН.
6
L.A. Akhmedova and E.V. Voevoda. "ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ ЯЗЫКОВАЯ ПОДГОТОВКА СПЕЦИАЛИСТОВ В ОБЛАСТИ ФИЗИЧЕСКОГО ВОСПИТАНИЯ В УСЛОВИЯХ ГЛОБАЛИЗАЦИИ СПОРТА." Scientific News of Academy of Physical Education and Sport 4, no. 3 (October 14, 2022): 128–33. http://dx.doi.org/10.28942/ssj.v4i3.566.
Full textAbstract:
В современных условиях, для того чтобы физическая культура развивалась на уровне международных стандартов, большое внимание необходимо уделять вопросам языковой подготовки специалистов в этой области. В условиях глобализации всех сфер жизни человека, в том числе и спорта, иностранный язык становится обязательным параметром профессиональных характеристик специалиста в области физической культуры. Здесь автоматически возникает вопрос: зачем специалисту в области физической культуры нужен иностранный язык? Разве не физическая подготовка является основным критерием спортсмена - физкультурника? Один из ответов достаточно прост: иностранный язык нужен для того, чтобы специалист в области физической культуры успешно осуществлял свою профессиональную деятельность как в республике, так и за ее пределами. Статья "Профессиональная языковая подготовка специалистов в области физического воспитания в условиях глобализации спорта" посвящена основным моментам, проблематике и путям решения этих проблем в области обучения иностранным языкам специалистов по физическому воспитанию.
7
Зиядуллаев, Наби. "ВЫДАЮЩИЙСЯ УЧЕНЫЙ С МИРОВЫМ ИМЕНЕМ – ОСНОВОПОЛОЖНИК КИБЕРНЕТИКИ И ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ЦЕНТРАЛЬНОЙ АЗИИ: К 100-ЛЕТИЮ СО ДНЯ РОЖДЕНИЯ АКАДЕМИКА АН Узбекской ССР В. К. Кабулова." Региональные проблемы преобразования экономики, no. 9 (January 15, 2022): 111–15. http://dx.doi.org/10.26726/1812-7096-2021-9-111-115.
Full textAbstract:
26 сентября 2021 года в Москве, в конференц-зале исторического отеля «Марриотт Аврора», в честь 100-летия со дня рождения академика АН Узбекистана В. К. Кабулова, основателя кибернетической науки в Центральной Азии, состоялась памятная встреча, организованная его учеником и воспитанником член-корреспондентом АН Узбекистана, заслуженным деятелем науки РФ Наби Зиядуллаевым и руководителем известной российской компании «TeGusto», к. э. н. Саидакмалем Зиядуллаевым.
В. К. Кабулов в 1956 году создал Отдел вычислительной техники при Институте математики имени В. И. Романовского АН Узбекской ССР, преобразованный в 1966 году в Институт кибернетики с ВЦ АН Узбекистана, ставший основой организации в 1978 году Узбекского научно-производственного объединения «Кибернетика» АН Узбекистана, являлся мощным интеллектуальным центром, признанным во всем мире, самым крупным научно-исследовательским учреждением в области математики и алгоритмизации, технической, экономической, медицинской и биологической кибернетики в Центральной Азии. Многие сегодняшние государственные и общественные деятели, известные узбекские ученые-математики, механики, кибернетики и экономисты-программисты, руководители информационно-вычислительных служб во всех регионах Узбекистана вышли из недр этого объединения, прошли школу Васил Кабуловича.
Во встрече приняли участие и выступили б. Президент АН Киргизской ССР, первый президент Кыргызстана, академик А. А. Акаев; член Президиума РАН, академик Р. И. Нигматулин; научный руководитель Института экономики РАН, чл.-корр. РАН Р. С. Гринберг; директор Центрального экономико-математического института РАН, чл.-корр. РАН А. Р. Бахтизин; директор Института региональных экономических исследований, академик РАЕН П. И. Бурак и др.
С огромной теплотой вспоминали В. К. Кабулова соотечественники: б. чрезвычайный и полномочный посол Республики Узбекистан в Индии, США и РФ, ныне заместитель председателя Исполнительного комитета СНГ, к. э. н. И. Т. Негматов; б. второй секретарь ОК Каракалпакской АССР, б. зав. отделом ЦК КП Узбекистана, экс-министр Российской Федерации, председатель Комиссии Общественной палаты РФ, проф. В. Ю. Зорин; б. вице-премьер Узбекистана, ученик В. К. Кабулова, докторант Института кибернетики АН Украины, проф. Л. А. Ахметов, а также ответственные работники посольства Республики Узбекистан в Москве.
8
Pomerantsev, A. L. "Comments on the article by I.G. Zenkevich «Calculation of average chronological values – an undeservedly neglected method of statistical data processing»." Аналитика и контроль 27, no. 1 (2023): 59–61. http://dx.doi.org/10.15826/analitika.2023.27.1.006.
Full textAbstract:
Игорь Георгиевич известный специалист в хроматографии и им опубликовано много превосходных работ в этой области. Моя же область интересов – анализ данных, в том числе и получаемых в аналитической химии. Поэтому я не мог не обратить внимания на публикацию, в которой он предлагает неизвестный мне подход к статистической обработке.
9
Алимжанова, Галия Жапсарбаевна. "ПАМЯТИ Т. Н. СЕНИГОВОЙ ПОСВЯЩАЕТСЯ (1922–2020)." Kazakhstan Archeology, no. 4 (December 18, 2020): 133–37. http://dx.doi.org/10.52967/akz2020.4.10.133.137.
Full textAbstract:
21 ноября 2020 г. научное археологическое сообщество понесло утрату – ушла из жизни Таисия Николаевна Сенигова – археолог, историк, крупный специалист в области изучения памятников Южного Казахстана. Именно она в свое время поставила окончательную точку в спорах о том, кто основал древний Тараз в своей знаменитой книге «Средневековый Тараз».
10
Reinhardt, R. "Rationalization and ‘Religization’ in the Modern Theory of International Relations." Journal of International Analytics 12, no. 4 (December 26, 2021): 169–79. http://dx.doi.org/10.46272/2587-8476-2021-12-4-169-179.
Full textAbstract:
Р.О. Райнхардт – доцент кафедры дипломатии МГИМО МИД России, специалист в области истории и теории дипломатии. Его основные научные интересы охватывают такие темы, как экономическая дипломатия, научная дипломатия, международное научнотехническое сотрудничество в контексте российской внешней политики, а также внешних связей ЕС. Окончил МГИМО МИД России. В 2016 г. получил ученую степень кандидата экономических наук.Беседу вел С.М. Маркедонов, главный редактор журнала «Международная аналитика»
Books on the topic "Специалист в области кибернетики"
1
Шевчук, Светлана Владимировна. Сергей Королёв. Харьков: Фолио, 2009.
Find full text
2
Уткина, Елена Геннадиевна. Лобкова Любовь Михайловна: Биобиблиографический указатель. Севастополь: СевНТУ, 2011.
Find full text
3
Коноваленко, А. А. Леонид Феоктистович Черногор - профессор Харьковского университета: Биобиблиографический указатель. Харьков: Харьковский нац. ун-т им. В. Н. Каразина, 2010.
Find full text
4
Шатагина, Александра Яковлевна. На площади Времени: Яков Миронович Штернштейн, Александр Аркадьевич Ханонкин : воспоминания об ученых, научное наследие, документальные материалы. Одесса: Астропринт, 2011.
Find full text
5
Платонов, Владимир Петрович. Янгель: Орбиты жизни. 2nd ed. Днепропетровск: АРТ-пресс, 2012.
Find full textConference papers on the topic "Специалист в области кибернетики"
1
Слабинский, В. Ю. "RATING OF THE SCIENTIFIC INFLUENCE OF ST. PETERSBURG PSYCHOTHERAPISTS WITHIN THE FRAMEWORK OF EVIDENCE-BASED PSYCHOTHERAPY." In Антология российской психотерапии и психологии. Crossref, 2021. http://dx.doi.org/10.54775/ppl.2021.73.17.018.
Full textAbstract:
За последние 30 лет произошла революция в психотерапии под влиянием методологии доказательного подхода. Во всем мире преимущество получили методы доказательной психотерапии. Скорость внедрения результатов исследований в практику предопределяется феноменом научной влиятельности. Для определения данного феномена автор предлагает использовать процентиль по ядру РИНЦ. Впервые был составлен рейтинг научной влиятельности психотерапевтов Санкт-Петербурга. Всего в рейтинге представлен 31 специалист (процентиль по ядру РИНЦ от 4 до 51) из 12 организаций, расположенных по средней величине процентиля по ядру РИНЦ следующим образом: 1) Научный медицинский исследовательский центр психиатрии и неврологии им. В. М. Бехтерева — 16,1; 2) Петербургская школа психотерапии и психологии отношений — 17,7; 3) Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет — 31,0; 4) Северо-Западный государственный медицинский университет им. И. И. Мечникова — 39,5. Важно отметить, что в рейтинг попали негосударственные организации, которые в отличие от государственных не имеют доступа к прямому государственному финансированию научных исследований. Методы психотерапии в рейтинге представлены следующим образом: психоанализ — 8,7; позитивная динамическая психотерапия — 17,7; когнитивно-поведенческая психотерапия — 31,3 и личностно-ориентированная (реконструктивная) — 31,6. Полученные результаты могут учитываться руководителями коммерческих структур, учреждений здравоохранения и образования при составлении перспективных планов, а также врачами и психологами при выборе образовательных программ профессиональной переподготовки в области психотерапии. Over the past 30 years, there has been a revolution in psychotherapy under the influence of evidence-based methodology. The methods of evidence-based psychotherapy have gained preference all over the world. The rapidity of implementation of research results into practice is predetermined by the phenomenon of scientific influence. To determine this phenomenon, the author proposes to use the RSCI (Russian Science Citation Index) core percentile. The rating of the scientific influence of St. Petersburg psychotherapists was compiled for the first time ever. In total, the rating includes 31 specialists (with the 133 RSCI core percentile from 4 to 51) representing 12 organizations, ranked in accordance with the average RSCI core percentile as follows: 1) Scientific Medical Research Center for Psychiatry and Neurology named after V. M. Bekhterev — 16.1; 2) St. Petersburg School of Psychotherapy and Psychology of attitudes — 17.7; 3) St. Petersburg State Pediatric Medical University — 31.0; 4) North-Western State Medical University named after I. I. Mechnikov — 39.5. It is important to note that the rating includes non-governmental organizations, which, unlike state-run ones, do not have access to direct state funding for scientific research. Methods of psychotherapy are presented in the rating as follows: psychoanalysis — 8.7; positive dynamic psychotherapy — 17.7; cognitive-behavioral psychotherapy — 31.3, and personality-oriented (person-centered) psychotherapy — 31.6. The results obtained can be taken into account by the heads of commercial structures, health care and educational institutions when drawing up long-term plans, as well as by doctors and psychologists when choosing educational programs for professional retraining in the field of psychotherapy.
Reports on the topic "Специалист в области кибернетики"
1
Shulev, P. L., A. A. Kosova, A. V. Slobodenyuk, R. N. An, and A. E. Makarov. Military epidemiology. Study guide. SIB-Expertise, November 2021. http://dx.doi.org/10.12731/er0498.22112021.
Full textAbstract:
Электронный образовательный ресурс составлен в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования специальность 32.05.01 Медико-профилактическое дело, утвержденным приказом Министерства образования и науки Российской Федерации от 16 января 2017 г. №21, и с учетом требований профессионального стандарта 02.002 «Специалист в области медико-профилактического дела», утвержденного приказом Министерства труда и социальной защиты Российской Федерации от 25 июня 2015 г. №399н. Цель изучения курса – Дать обучающимся знания основ по военной эпидемиологии, выработать умения, необходимые для освоения выпускниками компетенций в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом высшего образования, по специальности 32.05.01 – медико-профилактическое дело, способных и готовых к выполнению трудовых функций, требуемым профессиональным стандартом «Специалист в области медико-профилактического дела». Задачи изучения дисциплины: 1. формирование у выпускников знаний по теоретическим вопросам военной эпидемиологии; 2. подготовка специалиста, обладающего профессиональными компетенциями к самостоятельному проведению профилактической, организационно-управленческой деятельности в области военной эпидемиологии; 3. формирование у выпускника навыков самостоятельной работы с современными информационными технологиями обучения, работы с интернет - источниками; 4. подготовка специалиста, владеющего умениями использования нормативных документов для формулирования экспертных заключений по вопросам профилактики инфекционных заболеваний; 5. формирование у выпускника умения применять на практике знания доказательной медицины в военной эпидемиологии; 6. привлечение выпускников к научным исследованиям, направленным на решение фундаментальных и прикладных задач по вопросам эпидемиологии инфекционной и паразитарной патологии.
2
Kozlovskih, Dmitrij, Anna Kosova, Olga Dikonskaya, Sergey Romanov, Tatyana Shuleshova, Yuliya Cunina, Irina Galnykina, et al. Electronic educational resource "Consumer rights Protection". SIB-Expertise, December 2022. http://dx.doi.org/10.12731/er0634.15122022.
Full textAbstract:
Электронный образовательный ресурс «Защита прав потребителей» составлен в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования специальность 32.05.01 Медико-профилактическое дело, утвержденным приказом Министерства образования и науки Российской Федерации от 16 января 2017 г. №21 (с изменениями от 13.07.2017 г.), и с учетом требований профессионального стандарта 02.002 «Специалист в области медико-профилактического дела», утвержденного приказом Министерства труда и социальной защиты Российской Федерации от 25 июня 2015 г. №399н. Цель изучения курса - сформировать знания, умения и навыки, необходимые специалисту для работы в области защиты прав потребителей, дать будущим специалистам Роспотребнадзора необходимый и оптимальный объем правовых знаний по вопросам защиты прав потребителей, позволяющий аргументировано принимать решения при организации и осуществлении профессиональной медицинской деятельности, сформировать правосознание и правовую культуру. Задачами дисциплины являются: - обучение основным положениям законов и иных нормативных правовых актов Российской Федерации, регулирующих отношения в области защиты прав потребителей, их толкованию; - обучение теоретическим знаниям об основных принципах, институтах, категориях и современном уровне развития защиты прав потребителей; - обучение определению объема предоставляемой информации об оказываемых услугах, критериях качества и безопасности товаров, работ, услуг, применению механизмов защиты прав потребителей на информацию, а также на качество и безопасность товаров, работ, услуг; - сформировать умение применять нормы гражданского, административного, предпринимательского и иных отраслей права при решении конкретных задач в области защиты прав потребителей; - выработка навыков применения законодательства о защите прав потребителей при осуществлении профессиональной деятельности. Трудоемкость курса составляет 72 часа. Курс состоит из 4 дидактических единиц, в рамках которых рассматривается 18 тем.