Application of Seq2Seq models for predicting the development of thunderstorm activity to enhance the pilot’s situational awareness in flight ; Применение Seq2seq-моделей для прогнозирования развития грозовой деятельности с целью повышения уровня ситуационной осведомленности пилота в полете

Συγγραφείς: G. V. Kovalenko, I. A. Yadrov, Г. В. Коваленко, И. А. Ядров

Πηγή: Civil Aviation High Technologies; Том 28, № 1 (2025); 20-38 ; Научный вестник МГТУ ГА; Том 28, № 1 (2025); 20-38 ; 2542-0119 ; 2079-0619

Θεματικοί όροι: обход грозы, prediction, recurrent neural networks, convolutional recurrent neural networks, situational awareness, thunderstorm avoidance, прогнозирование, рекуррентные нейронные сети, сверточные рекуррентные нейронные сети, ситуационная осведомленность

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/2498/1421; Bolstad C.A., Riley J.M. Using goal directed task analysis with Army brigade officer teams // Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting. SAGE Publications. 2002. Vol. 46, no.3. Pp. 472–476. DOI:10.1177/154193120204600354; Stanton N.A., Chambers P.R.G., Piggott J. Situational awareness and safety // Safety science. 2001. Vol. 39, no. 3. Pp. 189–204. DOI:10.1016/S0925-7535(01)00010-8; Sarter N.B., Woods D.D. Situation awareness: A critical but Ill-defined phenomenon // The International Journal of Aviation Psychology. 1991. Vol. 1, no. 1. Pp. 45–57. DOI:10.1207/s15327108ijap0101_4; Стрелков Ю.К. Инженерная и профессиональная психология: учеб. пособие. М.: Академия; Высшая школа, 2001. 360 с.; De Gooijer J.G., Hyndman R.J. 25 years of time series forecasting // International Journal of Forecasting. 2006. Vol. 22, no. 3. Pp. 443–473. DOI:10.1016/j.ijforecast.2006.01.001; Stevenson S. A comparison of the forecasting ability of ARIMA models // Journal of Property Investment & Finance. 2007. Vol. 25, no. 3. Pp. 223–240. DOI:10.1108/14635780710746902; Chatfield C. A new look at models for exponential smoothing / C. Chatfield, A.B. Koehler, J.K. Ord, R.D. Snyder // Journal of the Royal Statistical Society: Series D (The Statistician). 2001. Vol. 50, no. 2. Pp. 147–159. DOI:10.1111/1467-9884.00267; Bentéjac C., Csörgő A., Martínez-Muñoz G. A comparative analysis of gradient boosting algorithms // Artificial Intelligence Review. 2021. Vol. 54. Pp. 1937–1967. DOI:10.1007/s10462-020-09896-5; Faloutsos C. Classical and contemporary approaches to big time series forecasting / C. Faloutsos, J. Gasthaus, T. Januschowski, Y. Wang // SIGMOD '19: Proceedings of the 2019 International Conference on Management of Data, 2019. Pp. 2042–2047. DOI:10.1145/3299869.3314033; Makridakis S., Spiliotis E., Assimakopoulos V. The M4 Competition: Results, findings, conclusion and way forward // International Journal of Forecasting. 2018. Vol. 34, iss. 4. Pp. 802–808. DOI:10.1016/j.ijforecast.2018.06.001; Taieb S.B., Sorjamaa A., Bontempi G. Multiple-output modeling for multi-step-ahead time series forecasting // Neurocomputing. 2010. Vol. 73, iss. 10–12. Pp. 1950–1957. DOI:10.1016/j.neucom.2009.11.030; Sutskever I., Vinyals O., Quoc V.L. Sequence to sequence learning with neural networks // Proceedings of the 27th International Conference on Neural Information Processing Systems. 2014. No. 2. Pp. 3104–3112. DOI:10.48550/arXiv.1409.3215; Caterini A.L. Recurrent neural networks / A.L. Caterini, D.E. Chang, A.L. Caterini, D.E. Chang. In book: Deep Neural Networks in a Mathematical Framework. Springer Briefs in Computer Science. Springer, Cham, 2018. Pp. 59–79. DOI:10.1007/978-3-319-75304-1_5; Rumelhart D.E., Hinton G.E., Williams R.J. Learning representations by backpropagating errors // Nature. 1986. No. 323. Pp. 533–536. DOI:10.1038/323533a0; Rasamoelina A.D., Adjailia F., Sinčák P. A review of activation function for artificial neural network // 2020 IEEE 18th World Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics (SAMI). Slovakia, Herlany, 2020. Pp. 281–286. DOI:10.1109/SAMI48414.2020.9108717; Toharudin T. Employing long shortterm memory and Facebook prophet model in air temperature forecasting / T. Toharudin, R.S. Pontoh, R.E. Caraka, S. Zahroh, Y. Lee Y, R.C. Chen // Communications in Statistics-Simulation and Computation. 2023. Vol. 52, iss. 2. Pp. 279–290. DOI:10.1080/03610918.2020.1854302; Schmidhuber J., Hochreiter S. Long short-term memory // Neural Computation. 1997. Vol. 9, iss. 8. Pp. 1735–1780. DOI:10.1162/neco.1997.9.8.1735; De Mulder W., Bethard S., Moens M.F. A survey on the application of recurrent neural networks to statistical language modeling / Computer Speech & Language. 2015. Vol. 30, iss. 1. Pp. 61–98. DOI:10.1016/j.csl.2014.09.005; Shi X. Convolutional LSTM network: A machine learning approach for precipitation nowcasting / X. Shi, Z. Chen, H. Wang, D.Y. Yeung, W.K. Wong, W.C. Woo // NIPS'15: Proceedings of the 28th International Conference on Neural Information Processing Systems. 2015. Vol. 1. Pp. 802–810. DOI:10.48550/arXiv.1506.04214; Li Z. A survey of convolutional neural networks: analysis, applications, and prospects / Z. Li, F. Liu, W. Yang, S. Peng, J. Zhou // IEEE transactions on neural networks and learning systems. 2021. Vol. 33, no. 12. Pp. 6999–7019. DOI:10.1109/TNNLS.2021.3084827; Ballas N. Delving deeper into convolutional networks for learning video representations / N. Ballas, L. Yao, C.J. Pal, A. Courville [Электронный ресурс] // 4th International Conference on Learning Representations (ICLR 2016), 2016. 2 p. DOI:10.48550/arXiv.1511.06432 (дата обращения: 08.10.2024).; Mahafza B.R. Radar systems analysis and design using MATLAB. 2nd ed. Chapman and Hall, CRC, 2005. 638 p. DOI:10.1201/9781420057072; Van Dyk D.A., Meng X.L. The art of data augmentation // Journal of Computational and Graphical Statistics. 2001. Vol. 10, no. 1. Pp. 1–50. DOI:10.1198/10618600152418584; Masters D., Luschi C. Revisiting small batch training for deep neural networks [Электронный ресурс] // Computer Science and Machine Learning. 2018. Pp. 1–18. DOI:10.48550/arXiv.1804.07612 (дата обращения: 08.10.2024).; Werbos P.J. Backpropagation through time: what it does and how to do it // Proceedings of the IEEE. 1990. Vol.78, no. 10. Pp. 1550–1560. DOI:10.1109/5.58337; Llugsi R. Comparison between Adam, AdaMax and Adam W optimizers to implement a weather forecast based on neural networks for the Andean city of Quito / R. Llugsi, S.E. Yacoubi, A. Fontaine, P. Lupera // 2021 IEEE Fifth Ecuador Technical Chapters Meeting (ETCM), 2021. Pp. 1–6. DOI:10.1109/ETCM53643.2021.9590681; Bejani M.M., Ghatee M. A systematic review on overfitting control in shallow and deep neural networks // Artificial Intelligence Review. 2021. Vol. 54. Pp. 6391–6438. DOI:10.1007/s10462-021-09975-1; Passos D., Mishra P. A tutorial on automatic hyperparameter tuning of deep spectral modelling for regression and classification tasks [Электронный ресурс] // Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2022. Vol. 223. ID: 104520. DOI:10.1016/j.chemolab.2022.10 4520 (дата обращения: 08.10.2024).; Koloskova A., Hendrikx H., Stich S.U. Revisiting gradient clipping: Stochastic bias and tight convergence guarantees // International Conference on Machine Learning. 2023. Pp. 17343–17363. DOI:10.48550/arXiv.2305. 01588; Endsley M.R. Toward a theory of situation awareness in dynamic systems // Human factors. 1995. Vol. 37, no. 1. Pp. 32–64. DOI:10.1518/001872095779049543; Kaikkonen L. Bayesian networks in environmental risk assessment: A review / L. Kaikkonen, T. Parviainen, M. Rahikainen, L. Uusitalo, A. Lehikoinen // Integrated environmental assessment and management. 2021. Vol. 17, no. 1. Pp. 62–78. DOI:10.1002/ieam.4332; Kovalenko G.V., Yadrov I.A., Kuts K.A. Intelligent adaptive flight crew decision support system for thunderstorm avoidance // Russian Aeronautics. 2023. Vol. 66. Pp. 552–559. DOI:10.3103/S1068799823030170; https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/2498

Διαθεσιμότητα: https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/2498
https://doi.org/10.26467/2079-0619-2025-28-1-20-38

International legal, technical and financial challenges for implementing the concept of space traffic management

Συγγραφείς: Aslan Kh. Abashidze, Alexander M. Solntsev, Siavash Mirzaee, Mahdi Davarzani

Πηγή: RUDN Journal of Law, Vol 25, Iss 2, Pp 700-713 (2021)

Θεματικοί όροι: международное космическое право, управление космическим движением, space traffic management, 05 social sciences, space debris, космическая безопасность, устойчивость, ситуационная осведомленность, sustainability, 16. Peace & justice, space safety, newspace, 0506 political science, космический мусор, situational awareness, новая космическая эра, 13. Climate action, NewSpace, Law, space law, 0505 law

Σύνδεσμος πρόσβασης: http://journals.rudn.ru/law/article/download/26721/19448
https://doaj.org/article/92d0f62af00f426cb799503580f92ace
http://journals.rudn.ru/law/article/download/26721/19448
http://journals.rudn.ru/law/article/view/26721

Ситуационная осведомленность для безопасной и эффективной работы агророботов

Θεματικοί όροι: искусственный интеллект, большие данные, ситуационная осведомленность, агроробот

Improving the process of integrating heterogeneous intelligence data using geospatial analysis

Πηγή: Сборник научных трудов Центра военно-стратегических исследований НУОУ имени Ивана Черняховского; №1(74) 2022; 86-92
Збірник наукових праць Центру воєнно-стратегічних досліджень НУОУ імені Івана Черняховського; №1(74) 2022; 86-92
Collection of the scientific papers of the Centre for Military and Strategic Studies of the National Defence University; №1(74) 2022; 86-92

Θεματικοί όροι: Узагальнення даних, розвідка, спостереження, дорозвідка, прийняття рішення, ситуаційна обізнаність, Обобщение данных, разведка, наблюдение, доразведка, принятие решения, ситуационная осведомленность

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: http://znp-cvsd.nuou.org.ua/article/view/260364

От активной системы к коллективному искусственному интеллекту

Θεματικοί όροι: искусственный интеллект, теория активных систем, квантовая семантика, стратегические совещания, ситуационная осведомленность

Концепция фрактального нейродинамического роевого интеллекта для приложений цифрового мониторинга и управления в среде GIScience

Θεματικοί όροι: облачная технология, вычислительный интеллект, коллаборативное управление, ситуационная осведомленность, форсайт

ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ АВТОНОМНЫХ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ С РЕАЛИЗАЦИЕЙ ФУНКЦИИ СИТУАЦИОННОЙ ОСВЕДОМЛЕННОСТИ

Θεματικοί όροι: интеллектуальные системы, автономные системы управления, беспилотные летательные аппараты, ситуационная осведомленность, бортовые системы технического зрения

Обоснование архитектуры интерактивной информационной модели процесса подготовки ракеты космического назначения к пуску ; Justification of the architecture of an interactive information model of the process of space-mission vehicle launch preparation

Συγγραφείς: Privalov A.E., Bugaichenko P.Y.

Πηγή: VESTNIK of Samara University. Aerospace and Mechanical Engineering; Vol 18, No 3 (2019); 118-130 ; Вестник Самарского университета. Аэрокосмическая техника, технологии и машиностроение; Vol 18, No 3 (2019); 118-130 ; 2541-7533 ; 2542-0453

Θεματικοί όροι: Ракета космического назначения, подготовка к пуску, ситуационная осведомлённость, принятие решений, эффективность, Integrated launch vehicle, launch preparation, situational awareness, decision-making, efficiency

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://journals.ssau.ru/vestnik/article/view/7459/7300; https://journals.ssau.ru/vestnik/article/view/7459

Διαθεσιμότητα: https://journals.ssau.ru/vestnik/article/view/7459
https://doi.org/10.18287/2541-7533-2019-18-3-118-130

Geological analysis as a method space situation awareness

Συγγραφείς: Kovbasiuk, Serhii, Vyporkhaniuk, Dmytro

Πηγή: Sučasnì Informacìjnì Tehnologìï u Sferì Bezpeki ta Oboroni, Vol 34, Iss 1, Pp 76-82 (2019)
Modern Information Technologies in the Sphere of Security and Defence; Том 34, № 1 (2019); 76-82
Современные информационные технологии в сфере безопасности и обороны; Том 34, № 1 (2019); 76-82
Сучасні інформаційні технології у сфері безпеки та оборони; Том 34, № 1 (2019); 76-82

Θεματικοί όροι: space situation, геопространственный анализ, космическая обстановка, космическая ситуационная осведомленность, геопросторовий аналіз, космічна обстановка, космічна ситуаційна обізнаність, Industrial safety. Industrial accident prevention, T55-55.3, geospatial analysis, space situational awareness (ssa), space situational awareness (SSA)

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://doaj.org/article/56d1d29b78fd4b72967d11733bfa820b
http://sit.nuou.org.ua/article/view/165262

О СИСТЕМЕ ПОНЯТИЙ ДЛЯ КОНЦЕПТУАЛЬНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ: ABOUT THE SYSTEM OF CONCEPTS FOR CONCEPTUAL RESEARCH OF INFORMATION TECHNOLOGIES

Πηγή: Информационные и математические технологии в науке и управлении.

Θεματικοί όροι: виртуализация, семантическая интероперабельность, условия, интернет вещей, ситуационная осведомленность, цифровизация, ИТ-метафора

Огляд програм та вимог керівних документів країн НАТО стосовно космічної ситуаційної обізнаності ; ОБЗОР ПРОГРАМ И ТРЕБОВАНИЙ РУКОВОДЯЩИХ ДОКУМЕНТОВ СТРАН НАТО КАСАТЕЛЬНО КОСМИЧЕСКОЙ СИТУАЦИОННОЙ ОСВЕДОМЛЕННОСТИ ; REVIEW OF PROGRAMS AND REQUIREMENTS OF NATO STEERING DOCUMENTS FOR THE OUTSIDE OF SPACE SITUATIONAL AWARENESS

Συγγραφείς: М.Ф. Пічугін, Д.В. Карлов, О.О. Клімішен, Я.М. Кожушко, М.Ф. Пичугин, А.О. Климишен, M. Pichugin, D. Karlov, A. Klimishen, Ya. Kozhushko

Πηγή: Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил. — 2017. — № 2(51). 59-63 ; Сборник научных трудов Харьковского национального университета Воздушных Сил. — 2017. — № 2(51). 59-63 ; Scientific Works of Kharkiv National Air Force University. — 2017. — № 2(51). 59-63 ; 2073-7378

Θεματικοί όροι: Інформаційна безпека держави, УДК 681.7, космічна ситуаційна обізнаність, космічні об’єкти, засоби спостереження, контроль космічного простору, радари, космическая ситуационная осведомленность, космические объекты, средства наблюдения, кон- троль космического пространства, радары, space situational awareness, space objects, surveillance facilities, space control, radars

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/17710/zhups_2017_2_13.pdf; http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/17710

Διαθεσιμότητα: http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/17710

WEB-ПРИЛОЖЕНИE ДЛЯ 3D-ВИЗУАЛИЗАЦИИ В ИССЛЕДОВАНИЯХ И ОБОСНОВАНИИ РЕШЕНИЙ В ЭНЕРГЕТИКЕ

Συγγραφείς: МАССЕЛЬ ЛЮДМИЛА ВАСИЛЬЕВНА, ИВАНОВ РОМАН АНДРЕЕВИЧ, ЧЕМЕЗОВ АНДРЕЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ

Θεματικοί όροι: ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМ ЭНЕРГЕТИКИ,ENERGY SYSTEMS RESEARCH,СИТУАЦИОННАЯ ОСВЕДОМЛЕННОСТЬ,SITUATIONAL AWARENESS,НЕОГЕОГРАФИЯ,ГЕОСЕРВИСЫ,GEOSERVICES,WEB-ПРИЛОЖЕНИЕ,NEOGEOGRAPHY,WEB-APPLICATION

Περιγραφή αρχείου: text/html

Διαθεσιμότητα: http://cyberleninka.ru/article/n/web-prilozhenie-dlya-3d-vizualizatsii-v-issledovaniyah-i-obosnovanii-resheniy-v-energetike
http://cyberleninka.ru/article_covers/16030347.png

Дослідження причин виникнення невизначеностей у системах із ситуаційною обізнаністю та аналіз методів їх опрацювання

Πηγή: Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 1, № 4(79) (2016): Mathematics and Cybernetics-applied aspects; 19-27
Восточно-Европейский журнал передовых технологий; Том 1, № 4(79) (2016): Математика и кибернетика-прикладные аспекты; 19-27
Східно-Європейський журнал передових технологій; Том 1, № 4(79) (2016): Математика та кібернетика-прикладні аспекти; 19-27

Θεματικοί όροι: ситуационная осведомленность, неопределенность, модель, интерпретированная система, принятие решений, релевантность, онтология, нечеткость, situational awareness, uncertainty, model, interpreted system, decision making, relevance, ontology, fuzziness, УДК 004.9, ситуаційна обізнаність, невизначеність, інтерпретована система, прийняття рішення, релевантність, онтологія, нечіткість

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: http://journals.uran.ua/eejet/article/view/60828

Моделирование этапов принятия решений на основе сетецентрического подхода

Συγγραφείς: Массель, Людмила, Иванов, Роман, Массель, Алексей

Θεματικοί όροι: ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ, СЕТЕЦЕНТРИЧЕСКИЙ ПОДХОД, СИТУАЦИОННАЯ ОСВЕДОМЛЕННОСТЬ, ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМ ЭНЕРГЕТИКИ

Περιγραφή αρχείου: text/html

Διαθεσιμότητα: http://cyberleninka.ru/article/n/modelirovanie-etapov-prinyatiya-resheniy-na-osnove-setetsentricheskogo-podhoda
http://cyberleninka.ru/article_covers/15047275.png

МЕТОДИКА АНАЛИЗА РАЗВИТИЯ ОСОБЫХ СИТУАЦИЙ НА ОСНОВЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДИНАМИКИ ПОЛЕТА ВОЗДУШНЫХ СУДОВ

Συγγραφείς: Чернигин, Константин

Θεματικοί όροι: СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТЬЮ ПОЛЕТОВ,АНАЛИЗ,ОСОБАЯ СИТУАЦИЯ,ЛЕТНАЯ ЭКСПЛУАТАЦИЯ,АВИАЦИОННОЕ ПРОИСШЕСТВИЕ,СИТУАЦИОННАЯ ОСВЕДОМЛЕННОСТЬ,МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Περιγραφή αρχείου: text/html

Διαθεσιμότητα: http://cyberleninka.ru/article/n/metodika-analiza-razvitiya-osobyh-situatsiy-na-osnove-matematicheskogo-modelirovaniya-dinamiki-poleta-vozdushnyh-sudov
http://cyberleninka.ru/article_covers/15122013.png

Модель «Этап» для разработки облика бортовых интеллектуальных систем антропоцентрических объектов

Συγγραφείς: ФЕДУНОВ Б.Е.

Θεματικοί όροι: ГЛОБАЛЬНЫЕ УРОВНИ УПРАВЛЕНИЯ,GLOBAL LEVELS OF CONTROL,КЛАССИФИКАЦИЯ БОРТОВЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ,CLASSIFICATION OF ON-BOARD INTELLIGENT SYSTEMS,СИТУАЦИОННАЯ ОСВЕДОМЛЕННОСТЬ,SITUATIONAL AWARENESS,МЕХАНИЗМЫ ВЫВОДА В БАЗАХ ЗНАНИЙ,INFERENCE IN KNOWLEDGE BASES

Περιγραφή αρχείου: text/html

Διαθεσιμότητα: http://cyberleninka.ru/article/n/model-etap-dlya-razrabotki-oblika-bortovyh-intellektualnyh-sistem-antropotsentricheskih-obektov
http://cyberleninka.ru/article_covers/16455176.png

Поддержка решений в аварийных ситуациях на железной дороге на основе сетевой экспертно-аналитической системы

Πηγή: Интеллектуальные технологии на транспорте.

Θεματικοί όροι: конвергентное управление, квантовая семантика, когнитивное моделирование, интерпретация инсайта, ситуационная осведомленность, виртуальное сотрудничество

Περιγραφή αρχείου: text/html

Σύνδεσμος πρόσβασης: http://cyberleninka.ru/article_covers/15918066.png
http://cyberleninka.ru/article/n/podderzhka-resheniy-v-avariynyh-situatsiyah-na-zheleznoy-doroge-na-osnove-setevoy-ekspertno-analiticheskoy-sistemy

Web-приложениe для 3D-визуализации в исследованиях и обосновании решений в энергетике

Πηγή: Образовательные ресурсы и технологии.

Θεματικοί όροι: ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМ ЭНЕРГЕТИКИ,ENERGY SYSTEMS RESEARCH,СИТУАЦИОННАЯ ОСВЕДОМЛЕННОСТЬ,SITUATIONAL AWARENESS,НЕОГЕОГРАФИЯ,ГЕОСЕРВИСЫ,GEOSERVICES,WEB-ПРИЛОЖЕНИЕ,NEOGEOGRAPHY,WEB-APPLICATION, 7. Clean energy

Περιγραφή αρχείου: text/html

Σύνδεσμος πρόσβασης: http://cyberleninka.ru/article/n/web-prilozhenie-dlya-3d-vizualizatsii-v-issledovaniyah-i-obosnovanii-resheniy-v-energetike
http://cyberleninka.ru/article_covers/16030347.png

Методика анализа развития особых ситуаций на основе математического моделирования динамики полета воздушных судов

Πηγή: Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации.

Θεματικοί όροι: СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТЬЮ ПОЛЕТОВ,АНАЛИЗ,ОСОБАЯ СИТУАЦИЯ,ЛЕТНАЯ ЭКСПЛУАТАЦИЯ,АВИАЦИОННОЕ ПРОИСШЕСТВИЕ,СИТУАЦИОННАЯ ОСВЕДОМЛЕННОСТЬ,МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Περιγραφή αρχείου: text/html

Σύνδεσμος πρόσβασης: http://cyberleninka.ru/article/n/metodika-analiza-razvitiya-osobyh-situatsiy-na-osnove-matematicheskogo-modelirovaniya-dinamiki-poleta-vozdushnyh-sudov
http://cyberleninka.ru/article_covers/15122013.png

Моделирование этапов принятия решений на основе сетецентрического подхода

Πηγή: Вестник Иркутского государственного технического университета.

Θεματικοί όροι: ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ, СЕТЕЦЕНТРИЧЕСКИЙ ПОДХОД, СИТУАЦИОННАЯ ОСВЕДОМЛЕННОСТЬ, ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМ ЭНЕРГЕТИКИ

Περιγραφή αρχείου: text/html

Σύνδεσμος πρόσβασης: http://cyberleninka.ru/article_covers/15047275.png
http://cyberleninka.ru/article/n/modelirovanie-etapov-prinyatiya-resheniy-na-osnove-setetsentricheskogo-podhoda