Nikitin N.O., Teryoshkin S., Pokrovskii V., Pakulin S., Nasonov D. Improvement of Computational Performance of Evolutionary AutoML in a Heterogeneous Environment. IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2023. 2023. pp. 1-8.. doi: 10.1109/CEC53210.2023.10254012
Korneev A., Kovalchuk M., Filatova A., Tereshkin S. Towards comparable event detection approaches development in social media. Procedia Computer Science. 2022. Vol. 212. pp. 312-321.. doi: 10.1016/j.procs.2022.11.015
Panov V., Kovalchuk M., Filatova A., Teryoshkin S. MuCAAT: Multilingual Contextualized Authorship Anonymization of Texts from social networks. Procedia Computer Science. 2022. Vol. 212. pp. 322-329.. doi: 10.1016/j.procs.2022.11.016
Khodorchenko M., Butakov N., Sokhin T., Teryoshkin S. Surrogate-based Optimization of Learning Strategies for Additively Regularized Topic Models. Logic Journal of the IGPL. 2022. Vol. 31. No. 2. pp. 287–299.. doi: 10.1093/jigpal/jzac019
Sergeeva J., Filatova A., Kovalchuk M., Teryoshkin S. SemAGR: semantic method for accurate geolocations reconstruction within extensive urban sites. Procedia Computer Science. 2022. Vol. 212. pp. 409-417.. doi: 10.1016/j.procs.2022.11.025
Prudius A., Teryoshkin S., Nasonov D. Evolutionary algorithm for generating optimized configuration of computational distributed cluster considering simulation environment and specified workload. Procedia Computer Science. 2022. Vol. 212. pp. 397-408.. doi: 10.1016/j.procs.2022.11.024
Khodorchenko M., Teryoshkin S., Sokhin T., Butakov N. Optimization of Learning Strategies for ARTM-Based Topic Models. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 2020. Vol. 12344 LNAI. pp. 284-296.. doi: 10.1007/978-3-030-61705-9_24
Teryoshkin S.E., Yakovina I.N. Research of efficiency of technologies for data processing in tasks of big data analysis. Journal of Physics: Conference Series. 2020. Vol. 1441. No. 1. pp. 012049.. doi: 10.1088/1742-6596/1441/1/012049
Терёшкин С.Е., Галанова Н.С., Яковина И.Н. Задача выявления аномалий в базе данных биллинговой системы. Интеллектуальный анализ сигналов, данных и знаний: методы и средства: сборник статей II Всероссийской научно-практической конференции с международным участием (Новосибирск, 11-13декабря 2018г.). 2018. С. 418-424.
Российская Федерация, Москва
Российская Федерация, Санкт-Петербург
Российская Федерация
Российская Федерация
Российская Федерация
Российская Федерация
Российская Федерация
Российская Федерация
Российская Федерация
Российская Федерация