Компьютерные науки и информатика

ДОСТУП К ОБЪЕКТАМ SVG-СЦЕН НА УРОВНЕ ОБЪЕКТОВ: БЕНЧМАРК И РАСТРОВО-ОБОСНОВАННЫЙ МЕТОД ИЗВЛЕЧЕНИЯ ВЕКТОРНЫХ ОБЪЕКТОВ ПО ТЕКСТОВОМУ ЗАПРОСУ

PDF XML

Научная статья

Тимофеенко Б. А.0009-0009-6281-7239
Ефимова В. А.
Жарский И. А.
Малашенко Б. Т.0009-0001-8553-8883

Тимофеенко Б. А.
Ефимова В. А.
Жарский И. А.
Малашенко Б. Т.

https://doi.org/10.60797/IRJ.2026.169.21

DOI:

https://doi.org/10.60797/IRJ.2026.169.21

EDN:

WGLDRS

Предложена:

31.05.2026

Принята:

23.06.2026

Опубликована:

17.07.2026

Выпуск: № 7 (169), 2026

Правообладатель: авторы. Лицензия: Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)

Оптимизация контекста больших языковых моделей в агентных системах: от статического промпт-инжиниринга к динамической инженерии контекста

PDF XML

Научная статья

Лабинцев А. И.0000-0002-5167-2689
Мыратгелдиев Ашыр0009-0008-3688-5679

Лабинцев А. И.
Мыратгелдиев А.

https://doi.org/10.60797/IRJ.2026.168.70

DOI:

https://doi.org/10.60797/IRJ.2026.168.70

EDN:

ZUEYPW

Предложена:

21.04.2026

Принята:

22.05.2026

Опубликована:

17.06.2026

Выпуск: № 6 (168), 2026

Правообладатель: авторы. Лицензия: Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)

227

Анализ функционирования станции метро на основе гибридного имитационного моделирования

PDF XML

Научная статья

Киндинова В. В.0000-0001-5304-1293
Деревянко Е. А.0009-0005-0338-6820

Киндинова В. В.
Деревянко Е. А.

https://doi.org/10.60797/IRJ.2026.169.76

DOI:

https://doi.org/10.60797/IRJ.2026.169.76

EDN:

FIVLYH

Предложена:

14.04.2026

Принята:

26.06.2026

Опубликована:

17.07.2026

Выпуск: № 7 (169), 2026

Правообладатель: авторы. Лицензия: Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)

ЧИСЛЕННОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ПРОЦЕССОВ ТЕПЛОМАССОПЕРЕНОСА В БУРОВОЙ СКВАЖИНЕ

PDF XML

Научная статья

Труфанова Н. М.
Киряков Д. А.0009-0008-8707-725X

Труфанова Н. М.
Киряков Д. А.

https://doi.org/10.60797/IRJ.2026.167.36

DOI:

https://doi.org/10.60797/IRJ.2026.167.36

EDN:

EQFCWQ

Предложена:

24.03.2026

Принята:

23.04.2026

Опубликована:

18.05.2026

Выпуск: № 5 (167), 2026

Правообладатель: авторы. Лицензия: Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)

464

Многозадачное регрессионное обучение для цифрового фенотипирования растений на основе байесовского взвешивания неопределённостей и биологических априорных знаний

PDF XML

Научная статья

Брыкин В. В.0000-0002-6143-8992

Брыкин В. В.

https://doi.org/10.60797/IRJ.2026.167.12

DOI:

https://doi.org/10.60797/IRJ.2026.167.12

EDN:

USGAHK

Предложена:

08.03.2026

Принята:

06.05.2026

Опубликована:

18.05.2026

Выпуск: № 5 (167), 2026

Правообладатель: авторы. Лицензия: Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)

249

из 9

Показывать по

МНИЖ — рецензируемое научное издание, которое предоставляет возможность опубликовать свои научные достижения аспирантам, преподавателям вузов, студентам, лицам, имеющим ученую степень, общественным деятелям, деятелям культуры и образования, политикам, экономистам России, стран СНГ и дальнего зарубежья.