Применение метода искусственного интеллекта для расчёта материального баланса бесконверсионных технологических операций

Θεματικοί όροι: искусственный интеллект, применение искусственного интеллекта, химическая технология, расчет материального баланса, методы искусственного интеллекта, бесконверсионные технологические операции

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://elib.belstu.by/handle/123456789/71631

Применение методов искусственного интеллекта в решении проблемы коммуникации людей с дефектами

Συγγραφείς: Bachurin, M. V., Veliullaev, V. M., Solodovnik, D. P., Chudinovskikh, N. V., Shurpikov, A. A.

Θεματικοί όροι: ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS, HUMAN COMMUNICATION, МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА, КОММУНИКАЦИЯ ЛЮДЕЙ, SPEECH DEFECTS, ДЕФЕКТЫ РЕЧИ

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: http://elar.urfu.ru/handle/10995/125791

Искусственный интеллект и экономика России: путь к устойчивому развитию и модернизации

Συγγραφείς: Маковецкий, С.А., Савостьянова, А.С., Makovetskiy, S.A., Savostyanova, A.S.

Θεματικοί όροι: искусственный интеллект, устойчивое развитие, прогнозирование, методы искусственного интеллекта

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://rep.polessu.by/handle/123456789/35079

Διαθεσιμότητα: https://rep.polessu.by/handle/123456789/35079

Применение метода искусственного интеллекта для расчёта материального баланса бесконверсионных технологических операций

Συγγραφείς: Пытель, А. Д., Бровко, Ю. В., Самойлова, В. В.

Θεματικοί όροι: искусственный интеллект, расчет материального баланса, методы искусственного интеллекта, химическая технология, бесконверсионные технологические операции, применение искусственного интеллекта

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://elib.belstu.by/handle/123456789/71631; 004.89

Διαθεσιμότητα: https://elib.belstu.by/handle/123456789/71631

ОСОБЕННОСТИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ИНТЕРФЕЙСА ЭКИПАЖА ВОЗДУШНОГО СУДНА

Θεματικοί όροι: ассистент экипажа, интеллектуальный интерфейс экипажа, методы искусственного интеллекта

Development of machine learning method of titanium alloy properties identification in additive technologies

Συγγραφείς: Tkachenko, Roman, Duriagina, Zoia, Lemishka, Ihor, Izonin, Ivan, Trostianchyn, Andriy

Πηγή: Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 3, № 12 (93) (2018): Materials Science; 23-31
Восточно-Европейский журнал передовых технологий; Том 3, № 12 (93) (2018): Материаловедение; 23-31
Східно-Європейський журнал передових технологій; Том 3, № 12 (93) (2018): Матеріалознавство; 23-31

Θεματικοί όροι: 0103 physical sciences, titanium alloy powders, microstructure, morphology, granulometric composition, additive technologies, artificial intelligence methods, порошки титановых сплавов, микроструктура, морфология, гранулометрический состав, аддитивные технологии, методы искусственного интеллекта, порошки титанових сплавів, мікроструктура, морфологія, гранулометричний склад, адитивні технології, методи штучного інтелекту, 02 engineering and technology, 0210 nano-technology, 01 natural sciences, UDC 669.295, 004.89

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: http://journals.uran.ua/eejet/article/download/134319/132748
http://journals.uran.ua/eejet/article/download/134319/132748
http://journals.uran.ua/eejet/article/view/134319
https://www.neliti.com/publications/307684/development-of-machine-learning-method-of-titanium-alloy-properties-identificati
http://journals.uran.ua/eejet/article/view/134319

Интеллектуальный метод анализа данных в системах поддержки процесса лечения ортодонтологических заболеваний

Θεματικοί όροι: телерентгенография, персонализированные методы лечения, неструктурированные данные, нейронные сети, диагностика и раскрытие патогенеза зубочелюстно-лицевых аномалий, электромиография, анализ больших данных, антропометрия зубных рядов, методы искусственного интеллекта

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ И ВЫБОРА СХЕМ ЛЕЧЕНИЯ ПАЦИЕНТА

Θεματικοί όροι: база знаний, нечеткое когнитивное моделирование, база данных, принятие решений, постановка диагноза, медицинская диагностика пациентов, методы искусственного интеллекта

РАЗРАБОТКА ЕДИНОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

Θεματικοί όροι: база знаний, нечеткое когнитивное моделирование, диагностирование электротехнического оборудования, база данных, принятие решений, методы искусственного интеллекта

Опыт применения интеллектуальных систем поддержки принятия диагностических решений в многопрофильном стационаре ; The experience of using intelligent diagnostic decision support systems in a multidisciplinary hospital

Συγγραφείς: Berseneva, E. A., Mikhaylov, D. Y., Берсенева, Е. А., Михайлов, Д. Ю.

Θεματικοί όροι: MEDICAL DIAGNOSTICS IN A MULTIDISCIPLINARY HOSPITAL, DECISION SUPPORT SYSTEMS IN A MULTIDISCIPLINARY HOSPITAL, INTELLIGENT SYSTEMS IN DIAGNOSTICS, MODIS, DIN, DIAGEN, MDX, ABEL, MYCIN, NEURAL DIAGNOSTIC SYSTEM, ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS, МЕДИЦИНСКАЯ ДИАГНОСТИКА В МНОГОПРОФИЛЬНОМ СТАЦИОНАРЕ, СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В МНОГОПРОФИЛЬНОМ СТАЦИОНАРЕ, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ В ДИАГНОСТИКЕ, МОДИС, ДИН, ДИАГЕН, НЕЙЛОРОВСКАЯ ДИАГНОСТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА, МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: Уральский медицинский журнал. 2020. № 5(188).; http://elib.usma.ru/handle/usma/19024

Διαθεσιμότητα: http://elib.usma.ru/handle/usma/19024

Интеллектуальные системы как вектор развития информационной безопасности предприятия

Θεματικοί όροι: искусственный интеллект, эвристические методы, антивирусное программное обеспечение, information security, artificial intelligence methods, heuristic methods, информационная безопасность, antivirus software, киберугрозы, artificial intelligence, cyber threats, методы искусственного интеллекта

Опыт применения интеллектуальных систем поддержки принятия диагностических решений в многопрофильном стационаре

Θεματικοί όροι: ABEL, decision support systems in a multidisciplinary hospital, интеллектуальные системы в диагностике, ДИН, medical diagnostics in a multidisciplinary hospital, DIN, artificial intelligence methods, MYCIN, ДИАГЕН, neural diagnostic system, 3. Good health, MODIS, МОДИС, нейлоровская диагностическая система, DIAGEN, системы поддержки принятия решений в многопрофильном стационаре, MDX, intelligent systems in diagnostics, медицинская диагностика в многопрофильном стационаре, методы искусственного интеллекта

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: МИРОВЫЕ ТРЕНДЫ И РОССИЙСКИЕ СТАРТАПЫ

Θεματικοί όροι: startups, 9. Industry and infrastructure, artificial intelligence methods, 8. Economic growth, мировые тренды, 1. No poverty, entrepreneurship, стартапы, worldwide trends, предпринимательство, технологический прогресс, technological progress, методы искусственного интеллекта

Применение методов искусственного интеллекта в решении проблемы коммуникации людей с дефектами ; APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS IN SOLVING THE PROBLEM OF COMMUNICATION OF PEOPLE WITH SPEECH DEFECTS

Συγγραφείς: Бачурин, М. В., Велиуллаев, В. М., Солодовник, Д. П., Чудиновских, Н. В., Шурпиков, А. А., Bachurin, M. V., Veliullaev, V. M., Solodovnik, D. P., Chudinovskikh, N. V., Shurpikov, A. A.

Θεματικοί όροι: SPEECH DEFECTS, ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS, HUMAN COMMUNICATION, ДЕФЕКТЫ РЕЧИ, МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА, КОММУНИКАЦИЯ ЛЮДЕЙ

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: ИНТЕР – Информационные технологии и радиоэлектроника (2023); http://elar.urfu.ru/handle/10995/125791

Διαθεσιμότητα: http://elar.urfu.ru/handle/10995/125791

PERSONALIZED MEDICINE: GENOME, ELECTRONIC HEALTH AND INTELLIGENT SYSTEMS. PART 2. MOLECULAR GENETICS AND METHODS OF INTELLECTUAL ANALYSIS ; ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННАЯ МЕДИЦИНА: ГЕНОМ, ЭЛЕКТРОННОЕ ЗДРАВООХРАНЕНИЕ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ. ЧАСТЬ 2. МОЛЕКУЛЯРНАЯ ГЕНЕТИКА И МЕТОДЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА

Συγγραφείς: B. A. Kobrinskii, Б. А. Кобринский

Πηγή: Rossiyskiy Vestnik Perinatologii i Pediatrii (Russian Bulletin of Perinatology and Pediatrics); Том 62, № 6 (2017); 16-22 ; Российский вестник перинатологии и педиатрии; Том 62, № 6 (2017); 16-22 ; 2500-2228 ; 1027-4065 ; 10.21508/1027-4065-2017-62-6

Θεματικοί όροι: персоно-центрированная парадигма, personalized medicine, genomics, e-health, artificial intelligence methods, person-centered paradigm, персонализированная медицина, геномика, электронное здравоохранение, методы искусственного интеллекта

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://www.ped-perinatology.ru/jour/article/view/586/570; Кобринский Б.А. Континуум переходных состояний организма и мониторинг динамики здоровья детей. 2-е изд. М–Берлин: Direct-Media, 2016; 220. [Kobrinskii B.A. Continuum of transitional states of the body and monitoring the dynamics of children’s health. Moscow – Berlin: DirectMedia, 2016; 220. (in Russ)]; Зарубина Т.В. Направления информатизации здравоохранения России на современном этапе. Информационно-измерительные и управляющие системы 2013; 11 (10): 4–8. [Zarubina T.V. Directions of informatization of public health services in Russia at the present stage. Informatsionno-izmeritel’nye I upravlyeyushie sistemy 2013; 11(10): 4–8. (in Russ)]; Ehealth L.-W. A dilemma for Europe. Brit J Healthcare Computing & Information Management 2004; 21 (10): 20–23.; Wilson E.V. (Ed.) Patient-Centered E-Health. Hershey, New York: Information Science Reference, 2009; 300. Режим доступа: http://222.255.132.18:8085/Portals/0/Docs/112144754-1605660167.pdf; Kobrinsky B., Tester I., Demikova N., Sedov Yu., Marjanchik B., Taperova L. et al. A Multifunctional System of the National Genetic Register. Medinfo’98: Proc. 9th International Congress on Medical Informatics. Pt. 1. Seoul, South Korea, August 18–22, 1998; 121–125.; Kobrinskii B. E-Health and Telemedicine: Current State and Future Steps. E-Health Telecommunication Systems and Networks 2014; 3 (4): 58–64. Режим доступа: http://www.scirp.org/journal/PaperInformation.aspx?paperID=52099; Кобринский Б.А. Единое информационное пространство: E-HEALTH и M-HEALTH. Врач и информационные технологии 2016; 4: 57-66. Режим доступа: www. idmz.ru/idmz_site.nsf/pages/vit2016_4.htm [Kobrinskii B.A. Common information space: eHealth and mHealth. Vrach I informatsionnye tekhnologii 2016; 4:57–66. (in Russ)].www.idmz.ru/idmz_site.nsf/pages/vit2016_4.htm; Shah S.N., Shaheen S. Artificial Intelligence (AI), Genomics and Personalized Medicine. Biotechnological Res 2016; 2 (4): 173-175. Режим доступа: biotechnologicalresearch.com/index.php/BR/article/./42/41; Silber D. eHealth: The case for eHealth. EIPA 2003/E/01. Режим доступа: http://www.eipa.nl; Садовничий В.А., Соколов М.Э., Макаровец Н.А., Буданов В.М., Подольский В.Е. Механорецепторная тактильная диагностика и тактильная трансляция в эндоскопической хирургии. М: Литерра 2013; 224. Режим доступа: sa.msu.ru/site/download/141. [Sadovnichij V.A., Sokolov M. Eh., Makarovets N.A., Budanov V.M., Podol’skij V.E. Mechanoreceptor tactile diagnosis and tactile translation in endoscopic surgery. Moscow: Literra, 2013; 224. (in Russ)]. www. sa.msu.ru/site/download/141; Awwalu J., Garba A.G., Ghazvini A., Atuah R. Artificial Intelligence in Personalized Medicine Application of AI Algorithms in Solving Personalized Medicine Problems. Intern J Computer Theory and Engineering 2015; 7 (6): 439–443. Режим доступа: http://www.ijcte.org/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=66&id=1197; Alyass A., Turcotte M., Meyre D. From big data analysis to personalized medicine for all: challenges and opportunities. BMC medical genomics 2015; 8 (1): 33–45. Режим доступа: https://bmcmedgenomics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12920-015-0108-y; Deng L., Yu D. Deep Learning Methods and Applications. Foundations and Trends in Signal Processing 2014; 7 (3–4): 197–387. Режим доступа: http://dx.doi.org/10.1561/2000000039; Auria L., Moro R.A. Support vector machines (SVM) as a technique for solvency analysis. Discussion Papers of DIW Berlin, German Institute for Economic Research, 2008; 811. Режим доступа: http://econpapers.repec.org/paper/diwdiwwpp/dp811.htm; Kosorok M.R. Personalized medicine and artificial intelligence. North Carolina at Chapel Hill, 2012; 1–50. Режим доступа: http://www.stat.purdue.edu/symp2012/slides/session_15/Kosorok.pdf; Yang J., Benyamin B., McEvoy B.P., Gordon S., Henders A.K., Nyholt D.R. et al. Common SNPs explain a large proportion of the heritability for human height. Nat Genet 2010; 42 (7): 565–569. DOI:10.1038/ng.608.; Kumar S., Kaur G. Detection of Heart Diseases Using Fuzzy Logic. IJETT 2013; 4 (6): 2694–2699. Режим доступа: ijettjournal.org/volume-4/issue-6/IJETT-V4I6P190.pdf; Флах П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных. М: ДМК Пресс 2015; 400. Режим доступа: dmkpress. com/catalog/computer/data/978-5-97060-273-7/ [Flakh P. Machine learning. The science and art of constructing algarithms that extract. Knowledge from data. Moscow: DMK Press, 2015; 400. (in Russ)]; Kourou K., Exarchos Th.P., Exarchos K.P., Karamouzis M.V., Fotiadis D.I. Machine learning applications in cancer prognosis and prediction. Computational and Structural Biotechnology J 2015; 13 (1): 8–17. Режим доступа: www.elsevier.com/locate/csbj; Polley M.-Y.C., Freidlin B., Korn E.L., Conley В.Д., Abrams J.S., McShane L.M. Statistical and practical considerations for clinical evaluation of predictive biomarkers. J of the National Cancer Institute 2013; 105 (22): 1677–1683. Режим доступа: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24136891; Cruz J.A., Wishart D.S. Applications of machine learning in cancer prediction and prognosis. Cancer Information 2007; 11 (2): 5977. Режим доступа: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19458758; Niknejad A, Petrovic D. Introduction to computational intelligence techniques and areas of their applications in medicine. In: Medical Applications of Artificial Intelligence. A. Agah (ed.). CRC Press, 2013; 51–70. Режим доступа: https:// www.crcpress.com/Medical-Applications-of-Artificial-Intelligence/Agah/p/book/9781439884331; Libbrecht M.W., Noble W.S. Machine learning applications in genetics and genomics. Nature Reviews Genetics 2015; 16 (6): 321–332. Режим доступа: https://www.ncbi.nlm.nih. gov/pubmed/25948244; Galit S., Nitin R.P., Peter C.B. Data Mining for Business Intelligence: Concepts, Techniques and Applications in Microsoft Excel® with XLMiner®. 3nd ed. Wiley, 2016; 552. Режим доступа: http://eu.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-1118729277.html; Bardan R. Artificial Neural Networks. Applications in Urology. Victor Babes University of Medicine and Pharmacy: Department of Urology. Timisoara, Romania, 2004; 3: 289–296. Режим доступа: http://www.tmj.ro/article.php?art=890984717124462; Khan I.Y., Zope P.H., Suralkar S.R. Importance of Artificial Neural Network in Medical Diagnosis disease like acute nephritis disease and heart disease. IJESIT 2013; 3 (2): 210–217. Режим доступа: https://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&hl=ru&user=3RNky8UAAAAJ&citation_for_view=3RNky8UAAAAJ:L8Ckcad2t8MC; Jang K.J., Balakrishnan G., Syed Z., Verma N. Scalable customization of atrial fibrillation detection in cardiac monitoring devices: increasing detection accuracy through personalized monitoring in large patient populations. Conference proceedings: Annual International Conference of the Engineering in` Medicine and Biology Society, 2011; 2184– 2187. Режим доступа: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22254772.; Stephens Z.D., Lee S.Y., Faghri F., Campbell R.H., Zhai C., Efron M.J. et al. Big data: astronomical or genomical? PLoS Biol 2015; 13 (7): e1002195. DOI:10.1371/journal.pbio.1002195.; Li L., Ruau D.J., Patel C.J., Weber S.C., Chen R., Tatonetti N.P. et al. Disease risk factors identified through shared genetic architecture and electronic medical records. Sci Transl Med 2014; 6 (234): 234ra57. DOI:10.1126/scitranslmed.3007191.; Petitti D.B. Meta-analysis, Decision Analysis and Costeffectiveness Analysis: Methods for Quantitative Synthesis in Medicine, 2nd ed. New York: Oxford University Press, 2000; 320. www.global.oup.com/academic/product/metaanalysis-decision-analysis-and-cost-effectiveness-analysis9780195133646?cc=ru&lang=en&; Higgins J.P.T., Thompson S.G. Quantifying heterogeneity in a meta-analysis. Statistics in Medicine 2002; 21 (11): 1539–1558. Режим доступа: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/12111919

Διαθεσιμότητα: https://www.ped-perinatology.ru/jour/article/view/586
https://doi.org/10.21508/1027-4065-2017-62-6-16-22

О созданной в ИПНГ РАН интеллектуальной системе предупреждения осложнений при строительстве скважин на суше и на море

Θεματικοί όροι: интеллектуальная система, safe well construction, большие геоданные, artificial intelligence methods, big geodata, безопасное строительство скважин, предотвращение осложнений, бурение скважин, prevention of complications, geological and technological information, геологическая и технологическая информация, intelligent system, искусственные нейронные сети, artificial neural networks, методы искусственного интеллекта, well drilling

ТРАНСПОРТНАЯ ЗАДАЧА С ОТКРЫТОЙ МОДЕЛЬЮ

Θεματικοί όροι: ТРАНСПОРТНАЯ ЗАДАЧА, ЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ, МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА, МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ЭКОНОМИКЕ, ЭКОНОМИКА, СИМПЛЕКС-МЕТОД

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРИЗНАКОВ ВОЗНИКНОВЕНИЯ ОСЛОЖНЕНИЙ ПРИ ПЕРИТОНИТЕ

Θεματικοί όροι: перитонит, прогнозирование осложнений, ранее выявление осложнений, диагностика, нейронные сети, математические и алгоритмические методы исследования, методы искусственного интеллекта

Управление мощностью осветительных установок на основе алгоритма нечеткого вывода Мамдани

Θεματικοί όροι: электроснабжение, Мамдани алгоритм, внутреннее освещение производственных помещений, аггоритм Мамдани, автоматизированные системы управления, методы искусственного интеллекта

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://openrepository.ru/article?id=222121

POSSIBILITIES OF APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DESIGN TECHNOLOGY AND ORGANIZATION OF CONSTRUCTION OF HIGH-SPEED RAIL ; ВСМ: ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ ПОДХОД

Συγγραφείς: A. V. Polyanskiy, А. В. Полянский

Πηγή: World of Transport and Transportation; № 2 (2014); 38-44 ; Мир транспорта; № 2 (2014); 38-44 ; 1992-3252

Θεματικοί όροι: управление проектами, railway construction, high-speed rail, construction process, artificial intelligence methods, expert system, artificial neural network, genetic algorithm, project management, высокоскоростная магистраль, строительный процесс, методы искусственного интеллекта, экспертная система, искусственная нейронная сеть, генетический алгоритм

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/46/88; https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/46/89; Полянский А. В. Интеллектуальные подходы к разработке рациональных организационно-технологических решений в транспортном строительстве // Транспортное строительство. – 2013. – № 10. – C. 13–15. Polyanskiy, A. V. Intelligent approaches to the development of rational organizational and technological solutions in transport construction [Intellektual’nye podhody k razrabotke ratsional’nyh organizatsionnotehnologicheskih resheniy v transportnom stroitel’stve]. Transportnoe stroitel’stvo, 2013, Iss.10, pр. 13–15.; Автоматизированное проектирование организации строительства железных дорог / Под ред. С. П. Першина. – М.: Транспорт, 1991. –– 261 с. Computer-aided design for organization of railway construction [Avtomatizirovannoe proektirovanie organizatsii stroitel’stva zheleznyh dorog] ed. by S. P. Pershin. Moscow, Transport publ., 1991, 261 p.; Люгер Джордж Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. – 4-е изд.: Пер. с англ. – М.: Вильямс, 2003. – 864 с. Luger, George F. Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving [Russian title: Iskusstvennyj intellekt: strategii i metody resheniya slozhnyh problem]. 4th ed.: transl. from English. Moscow, Williams publ., 2003, 864 p.; Норенков И. П. Эвристики и их комбинации в генетических методах дискретной оптимизации // Информационные технологии. – 1999. – № 1. – С.2–7. Norenkov, I. P. Heuristics and their combinations in the genetic methods of discrete optimization [Evristiki i ih kombinatsii v geneticheskih metodah diskretnoy optimizatsii]. Informatsionnye tehnologii, 1999, 1, pр. 2–7.; Каган П. Б. Пути совершенствования средств и приемов организационно-технологического проектирования // Промышленное и гражданское строительство. – 2011. – № 9. – С. 24–25. Kagan, P. B. Ways of improving the tools and techniques of organizational and technological design [Puti sovershenstvovaniya sredstv i priemov organizatsionnotehnologicheskogo proektirovaniya]. Promyshlennoe i grazhdanskoe stroitel’stvo, 2011, 9, pр. 24–25.; https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/46

Διαθεσιμότητα: https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/46