Персона:
Киреев, Василий Сергеевич

Организационные подразделения

Организационная единица

Институт интеллектуальных кибернетических систем

Цель ИИКС и стратегия развития - это подготовка кадров, способных противостоять современным угрозам и вызовам, обладающих знаниями и компетенциями в области кибернетики, информационной и финансовой безопасности для решения задач разработки базового программного обеспечения, повышения защищенности критически важных информационных систем и противодействия отмыванию денег, полученных преступным путем, и финансированию терроризма.

Фамилия

Киреев

Имя

Василий Сергеевич

Полная страница элемента

Результаты поиска

Теперь показываю 1 - 10 из 19

Только метаданные
The system of automatic monitoring of social media for the nuclear industry
(2019) Kireev, V. S.; Posmakov, N. P.; Emelianenko, A. S.; Kisselev, Y. V.; Киреев, Василий Сергеевич; Факультет бизнес-информатики и управления комплексными системами
© 2019 IEEEAnalysis of the external environment of the enterprise is an important process in management and allows you to identify risks in advance, including information, and manage them. This work is devoted to the development of a system of automatic collection and analysis of information on social media sources for the enterprise in the nuclear industry. The article focuses on the procedure of collecting text information with the help of special crawlers, as well as on the issues of its storage and primary processing.
Только метаданные
The Role of Connectors in Modern Identification Management Systems
(2024) Yurin, M.; Kireev, V.; Киреев, Василий Сергеевич
Только метаданные
Исследование программ лояльности российских мегапроектов строительства АЭС за рубежом на основе их цифровой тени
(Научный консультант, 2022) Гусева, А. И.; Бочкарёв, П. В.; Киреев, В. С.; Коптелов, М. В.; Кузнецов, И. А.; Кузнецов, Игорь Александрович; Киреев, Василий Сергеевич; Коптелов, Матвей Викторович; Бочкарёв, Пётр Владимирович; Гусева, Анна Ивановна; Факультет бизнес-информатики и управления комплексными системами
Данная монография знакомит читателя с основными понятиями, связанными с реализацией российских мегапроектов строительства атомных станций за рубежом. К таким понятиям относятся экономической эффективности мегапроекта, общественная приемлемость атомной энергетики в стране российского экономического присутствия, изучение общественного мнения с помощью цифровой тени, накапливающейся в информационно-семантическом поле мегапроекта, определение информационных рисков мегапроекта, исследование программ лояльности как средства уменьшения информационных рисков. Книга в основном предназначена для молодых исследователей и аспирантов, изучающих сложные социально-экономические системы, процессы и явления.
Открытый доступ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ РЕИНЖИНИРИНГА ПРОЦЕССА ОЦЕНКИ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ ЗАПАСОВ УРАНА
(НИЯУ МИФИ, 2025) КУКЕБАЕВ, А. Ф.; КИРЕЕВ, В. С.; Киреев, Василий Сергеевич
Рассматривается использование методов и инструментов искусственного интеллекта (ИИ) для повышения эффективности процесса оценки геологических запасов урана. Традиционные геостатистические подходы ограничены по точности и требуют значительных ресурсов. Внедрение ИИ-моделей, таких как Random Forest и сверточные нейронные сети, позволяет повысить точность прогнозов, сократить временные затраты и автоматизировать интерпретацию геофизических данных. Цель исследования – создание интегрированного подхода, объединяющего искусственный интеллект и традиционные методы геостатистики для оптимизации оценки запасов урана [1].
Только метаданные
Fuzzy Cognitive Map Adaptive Algorithm
(2022) Posmakov, N. P.; Emelyanenko, A. S.; Kireev, V. S.; Киреев, Василий Сергеевич; Факультет бизнес-информатики и управления комплексными системами
© 2022 IEEE.This work is aimed at the analysis of the scientific field of fuzzy cognitive maps and the development of the necessary software for the implementation of algorithms for adapting cognitive maps in order to improve the accuracy of the forecast, testing and approbation of the results. The adaptation algorithm basically consists in finding and removing the worst edges in terms of a graph or connections of a cognitive map, that is, such edges, the removal of which leads to an increase in the quality of the map.
Открытый доступ
End-to-end digital technologies in "smart cities" of Russia
(2021) Guseva, A. I.; Kireev, V. S.; Bochkarev, P. V.; Kuznetsov, I. A.; Filippov, S. A.; Гусева, Анна Ивановна; Киреев, Василий Сергеевич; Бочкарёв, Пётр Владимирович; Кузнецов, Игорь Александрович; Факультет бизнес-информатики и управления комплексными системами
© Published under licence by IOP Publishing Ltd.The article is dedicated to the end-to-end digital technologies of Industrial Internet of Things, big data and artificial intelligence used in "Smart City"project. The focus is on TRL and CRL technologies technological and commercial readiness assessment systems. Information system for monitoring, remote control and support of engineering systems technical condition at Housing and Utility Infrastructure facilities is studied and its readiness for use in "Smart City"project is evaluated.
Открытый доступ
ОЦЕНКА ТОЧНОСТИ РАБОТЫ ВОПРОСНО-ОТВЕТНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА
(НИЯУ МИФИ, 2025) ЧЕРНЯВСКИЙ, А. Д.; КИРЕЕВ, В. С.; Киреев, Василий Сергеевич
За последние годы в системе образования произошли серьёзные перемены, вызванные в первую очередь развитием технологий. Так, данные с сайта Яндекс Вордстат [1] показывают устойчивую тенденцию к популяризации самообучения за последние 5 лет. В связи с этим, целью работы является усовершенствование вопросно-ответной системы, а именно – создание программных компонентов для определения корректности ее ответов.
Только метаданные
A Review of Generative Methods for Extracting Relational Triples from Natural Language Texts
(2024) Kuzmenko, A.; Kireev, V.; Киреев, Василий Сергеевич
Только метаданные
Development of Text Data Processing Pipeline for Scientific Systems
(2020) Guseva, A. I.; Kuznetsov, I. A.; Bochkaryov, P. V.; Filippov, S. A.; Kireev, V. S.; Гусева, Анна Ивановна; Кузнецов, Игорь Александрович; Бочкарёв, Пётр Владимирович; Киреев, Василий Сергеевич; Факультет бизнес-информатики и управления комплексными системами
© 2020, Springer Nature Switzerland AG.The aim of this work was to develop pipeline processing of scientific texts, including articles and abstracts, for their further categorization, identify patterns and build recommendations to users of scientific systems. The authors proposed a number of methods of pre-processing of texts, the method of cluster and classification analysis of texts, developed a software system of recommendations to users of scientific publications. To solve the problem of data preprocessing it is proposed to use parametrical approach to retrieve new – semantic – feature from textual publications – the type of scientific result. Scientific result type extraction is built just based on user’s need for content having specific property. To solve the problem of users’ profile clustering it is proposed to use ensemble method with distance metric change. For classification, ensemble method based on entropy is used. Evaluation of proposed methods and algorithms employment efficiency was carried out as applied to operation of search module of “Technologies in Education” International Congress of Conferences information system. Author acknowledges support from the MEPhI Academic Excellence Project (Contract No. 02.a03.21.0005).
Открытый доступ
СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ФЕДЕРАТИВНОГО МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
(НИЯУ МИФИ, 2024) КИРЕЕВ, В. С.; Киреев, Василий Сергеевич
Федеративное обучение (Federated Learning, FL) как новая парадигма в искусственном интеллекте машинном обучении, находится на стыке задач доверенного искусственного интеллекта и конфиденциальных вычислений, и подразумевает различные формы отказа от централизации данных и переноса обучения непосредственно на границу пользовательского устройства. В данном. докладе автором представлены результаты обзора основных методов FL, обеспечивающих баланс между конфиденциальностью, производительностью, точностью, стоимостью накладных расходов федеративного обучения.