Главная

Приглашаем к участию в новом номере журнала "Системная информатика"

Уважаемые коллеги!

Приглашаем вас прислать статью в номер 26 журнала "Системная информатика". Номер выйдет 1 марта 2025 г..

Преимущества журнала: большой объем статьи (до 50-60 страниц), использование цветных шрифтов и иллюстраций, публикации на русском и английском языках, быстрая публикация статьи.


О журнале

Научный электронный журнал "Системная информатика" основан в 2013 году.

Учредитель - Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт систем информатики им. А.П. Ершова Сибирского отделения Российской академии наук.

Свидетельство о государственной регистрации СМИ - ЭЛ № ФС 77-55164.

Свидетельство выдано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций.

В журнале публикуются научные статьи по информатике, программированию и информационным технологиям. Статьи подлежат обязательному рецензированию членами редколлегии журнала.

Читать дальше


Скачать
Вопросы реализации адаптивного генерирования электронных учебных курсов в интеллектуальных обучающих системах
Статья посвящена вопросам адаптации в интеллектуальных обучающих системах, а именно методам и средствам реализации адаптивного генерирования электронных учебных курсов. Рассматриваются интеллектуальные системы обучения с адаптивным генерированием электронных учебных курсов, предоставляющих индивидуализированный учебный материал для каждого учащегося и динамически выбирающих оптимальный метод обучения на каждом шаге процесса обучения, а также используемые в них методы и средства адаптации.
Скачать
Разработка системы мониторинга электрокардиограмм на основе микроконтроллера ESP8266
Статья посвящена разработке прототипа системы мониторинга электрокардиограмм (ЭКГ) на основе микроконтроллера ESP8266. Система использует датчик AD8232 для сбора данных ЭКГ, которые передаются на сервер по протоколу Wi-Fi. На серверной стороне данные обрабатываются с использованием фреймворка PyTorch и модели LSTM для анализа в реальном времени. Основное внимание уделено проектированию прототипа системы, деталям сбора и предварительной обработки данных, а также применению модели LSTM. Результаты тестирования системы показывают, что она способна эффективно отслеживать сигналы ЭКГ и выявлять аномалии с высокой точностью и в реальном времени.