Мақалалар тізімі

Шығарылым Атауы Файл
Том 24, № 1 (2025) Dynamic Foraging in Swarm Robotics: A Hybrid Approach with Modular Design and Deep Reinforcement Learning Intelligence PDF
(Eng)
Hammoud A., Iskandar A., Kovács B.
Том 20, № 3 (2021) Efficient natural language classification algorithm for detecting duplicate unsupervised features PDF
(Eng)
Altaf S., Iqbal S., Soomro M.
Том 23, № 6 (2024) Enhanced Machine Learning Framework for Autonomous Depression Detection Using Modwave Cepstral Fusion and Stochastic Embedding PDF
(Eng)
Jacob J., Kannan K.
Том 24, № 2 (2025) Enhanced People Re-identification in CCTV Surveillance Using Deep Learning: A Framework for Real-World Applications PDF
(Eng)
Idrissi Alami M., Ez-zahout A., Omary F.
Том 23, № 6 (2024) Enhancing Video Anomaly Detection with Improved UNET and Cascade Sliding Window Technique PDF
(Eng)
R. Krishnan S., Amudha P.
Том 22, № 5 (2023) Evaluation of Skeletonization Techniques for 2D Binary Images PDF
(Eng)
Abudalfa S.
Том 20, № 1 (2021) Geometric Piecewise Cubic Bézier Interpolating Polynomial with C2 Continuity PDF
(Eng)
Fadhel M., Omar Z.
Том 23, № 1 (2024) Graph Attention Network Enhanced Power Allocation for Wireless Cellular System PDF
(Eng)
Qiushi S., Yang H., Petrosian O.
Том 23, № 2 (2024) H-Detect: an Algorithm for Early Detection of Hydrocephalus PDF
(Eng)
Baloni D., Rai D., Sivagaminathan P., Anandaram H., Thapliyal M., Joshi K.
Том 24, № 1 (2025) HEVERL – Viewport Estimation Using Reinforcement Learning for 360-degree Video Streaming PDF
(Eng)
Hung N., Dat P., Tan N., Quan N., Trang L., Nam L.
Том 22, № 4 (2023) Hybrid Optimization Based on Spectrum Aware Opportunistic Routing for Cognitive Radio Ad Hoc Networks PDF
(Eng)
Abdullah H., Kumar A., Qasem Ahmed A., Saeed Mosleh M.
Том 21, № 2 (2022) Identification of Deterioration caused by AHF, MADS or CE by RR and QT Data Classification PDF
(Eng)
Abramov M., Tsukanova E., Tulupyev A., Korepanova A., Aleksanin S.
Том 23, № 5 (2024) Implicit Understanding: Decoding Swarm Behaviors in Robots through Deep Inverse Reinforcement Learning PDF
(Eng)
Iskandar A., Hammoud A., Kovács B.
Том 22, № 5 (2023) Information Security Risk Analysis in Food Processing Industry Using a Fuzzy Inference System PDF
(Eng)
Asfha A., Vaish A.
Том 23, № 2 (2024) Information Security Risk Assessment in Industry Information System Based on Fuzzy Set Theory and Artificial Neural Network PDF
(Eng)
Asfha A., Vaish A.
Том 24, № 1 (2025) Intelligent Agent-Controlled Elevator System: Algorithm and Efficiency Optimization PDF
(Eng)
Gharbi A., Ayari M., El Touati Y.
Том 23, № 2 (2024) Intelligent Eye Gaze Localization Method Based on EEG Analysis Using Wearable Headband PDF
(Eng)
Romaniuk V., Kashevnik A.
Том 23, № 1 (2024) Iterative Tuning of Tree-Ensemble-Based Models' parameters Using Bayesian Optimization for Breast Cancer Prediction PDF
(Eng)
Alsabry A., Algabri M.
Том 23, № 1 (2024) Latency Aware Intelligent Task Offloading Scheme for Edge-Fog-Cloud Computing – a Review PDF
(Eng)
Swapna B., Divya V.
Том 22, № 3 (2023) Minimization of Peak Effect in the Free Motion of Linear Systems with Restricted Control PDF
(Eng)
Dudarenko N., Vunder N., Melnikov V., Zhilenkov A.
Том 21, № 2 (2022) Model Checking for Real-Time Attack Detection in Water Distribution Systems PDF
(Eng)
Mercaldo F., Martinelli F., Santone A.
Том 19, № 6 (2020) New Method for Optimal Feature Set Reduction PDF
(Eng)
German O., Nasrh S.
Том 22, № 5 (2023) On Stochastic Optimization for Smartphone CPU Energy Consumption Decrease PDF
(Eng)
Pelogeiko M., Sartasov S., Granichin O.
Том 21, № 1 (2022) On the Expediency and Possibilities of Approximating a Pure Delay Link PDF
(Eng)
Zhmud V., Dimitrov L., Sablina G., Roth H., Nosek J., Hardt W.
Том 21, № 5 (2022) Opening the Black Box: Finding Osgood’s Semantic Factors in Word2vec Space PDF
(Eng)
Surov I.
Нәтижелер 246 - 26/50 << < 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».