id
int64
18
21.1k
created_at
timestamp[ns, tz=UTC]date
2026-02-23 07:30:20
2026-02-24 16:54:39
updated_at
timestamp[ns, tz=UTC]date
2026-02-23 08:08:14
2026-02-24 16:54:39
doc_name
stringclasses
1 value
input
stringlengths
11
9.24k
output
stringlengths
0
738
is_personal
bool
2 classes
is_sentence
bool
2 classes
is_corrected
bool
2 classes
10,007
2026-02-24T09:42:44.526000Z
2026-02-24T09:42:44.526000Z
Lec.
Функции потерь 17. 2.5
false
false
false
10,006
2026-02-24T09:42:42.989000Z
2026-02-24T09:42:42.989000Z
Lec.
Обзор оптимизаторов 16. 2.4
false
true
false
10,005
2026-02-24T09:42:41.223000Z
2026-02-24T09:42:41.223000Z
Lec.
Обзор моделей 12. 2.3
false
false
false
10,004
2026-02-24T09:42:39.592000Z
2026-02-24T09:42:39.592000Z
Lec.
Обзор сервисов аналогов 11. 2.2
false
true
false
10,003
2026-02-24T09:42:37.626000Z
2026-02-24T09:42:37.626000Z
Lec.
Обзор существующих решений 11. 2.1
false
true
false
10,002
2026-02-24T09:42:35.901000Z
2026-02-24T09:42:35.901000Z
Lec.
Описание задачи 8. 2
false
true
false
10,001
2026-02-24T09:42:33.723000Z
2026-02-24T09:42:33.723000Z
Lec.
Введение 5. 1
false
true
false
10,000
2026-02-24T09:42:32.216000Z
2026-02-24T09:42:32.216000Z
Lec.
The outcome of this work is a console application for the automatic classification of scientific articles
false
true
false
9,999
2026-02-24T09:42:30.493000Z
2026-02-24T09:42:30.493000Z
Lec.
The research consists of preprocessing a dataset of articles, investigating classification architectures and text processing methods, developing improvements, creating a final program, and conducting a comprehensive evaluation of its effectiveness
false
true
false
9,998
2026-02-24T09:42:28.716000Z
2026-02-24T09:42:28.716000Z
Lec.
The study aims to develop models capable of identifying the appropriate GRNTI categories for scientific publications, which could enhance peer review, indexing of materials, and provide invaluable support for scientometrics
false
true
false
9,997
2026-02-24T09:42:27.144000Z
2026-02-24T09:42:27.145000Z
Lec.
The relevance of this research lies in the necessity to improve the accuracy and processing of scientific texts, as the current classification methods rely on outdated technologies
false
true
false
9,996
2026-02-24T09:42:25.390000Z
2026-02-24T09:42:25.390000Z
Lec.
The objective of this graduation thesis is to develop neural language models for automating the classification of Russian-language scientific articles according to the State Rubricator of Scientific and Technical Information (GRNTI) codes for the All-Russian Institute of Scientific and Technical Information (VINITI)
false
true
false
9,995
2026-02-24T09:42:23.526000Z
2026-02-24T09:42:23.526000Z
Lec.
Due to the ever-increasing volume and complexity of scientific articles, there is a growing need for efficient classification of scientific papers to standardize knowledge and optimize search processes
false
true
false
9,994
2026-02-24T09:42:21.904000Z
2026-02-24T09:42:21.904000Z
Lec.
Результатом работы стало создание консольного приложения для автоматической классификации научных статей
false
true
false
9,993
2026-02-24T09:42:20.133000Z
2026-02-24T09:42:20.133000Z
Lec.
Исследование состоит из предварительной обработки набора статей, исследования архитектур классификации и работы с текстом, способов их улучшения, разработки итоговой программы и комплексной оценки их эффективности
false
true
false
9,992
2026-02-24T09:42:18.371000Z
2026-02-24T09:42:18.371000Z
Lec.
Исследование нацелено на разработку моделей, которые смогут определять соответствующие рубрики ГРНТИ научных публикаций, что может способствовать улучшению рецензирования, индексирования материалов, а также оказать неоценимую помощь наукометрии
false
true
false
9,991
2026-02-24T09:42:16.493000Z
2026-02-24T09:42:16.493000Z
Lec.
Актуальность исследования состоит в необходимости увеличения точности и обработки научных текстов, так как в настоящее время классификация выполняется на устаревших технологиях
false
true
false
9,990
2026-02-24T09:42:14.716000Z
2026-02-24T09:42:14.716000Z
Lec.
Целью выпускной квалификационной работы является создание нейросетевых языковых модели для автоматизации процесса классификации русскоязычных научных статей по кодам ГРНТИ для Всероссийского Института Научной и Технической Информации (ВИНИТИ)
false
true
false
9,989
2026-02-24T09:42:12.853000Z
2026-02-24T09:42:12.853000Z
Lec.
В связи со все увеличивающимся объемом и усложнением научных статей, наблюдается большая потребность в эффективной классификации научных статей для стандартизации знаний и оптимизации их поиска
false
true
false
9,988
2026-02-24T09:42:11.085000Z
2026-02-24T09:42:11.085000Z
Lec.
Руководитель. /
false
true
false
9,987
2026-02-24T09:42:09.681000Z
2026-02-24T09:42:09.681000Z
Lec.
Студент. /
false
true
false
9,986
2026-02-24T09:42:08.173000Z
2026-02-24T09:42:08.173000Z
Lec.
Разработка ансамбля языковых моделей для классификации текстов по кодам ГРНТИ
false
true
false
9,985
2026-02-24T09:42:06.434000Z
2026-02-24T09:42:06.434000Z
Lec.
Мазепа Денис Игоревич
true
false
false
9,984
2026-02-24T09:41:53.748000Z
2026-02-24T09:41:53.748000Z
Lec.
URL: https://criticality-metrics.readthedocs.io/en/latest/time-scale/TTC.html (дата обращения: 05.05.2025).
false
true
false
9,983
2026-02-24T09:41:51.543000Z
2026-02-24T09:41:51.543000Z
Lec.
Time To Collision (TTC) - Criticality Metrics [Электронный ресурс]
false
false
false
9,982
2026-02-24T09:41:49.692000Z
2026-02-24T09:41:49.692000Z
Lec.
Whinston Efficient Real-Time Routing for Autonomous Vehicles Through Bayes Correlated Equilibrium: An Information Design Framework // Technology Policy Institute Artificial Intelligence conference 2018. 2018. 32
false
true
false
9,981
2026-02-24T09:41:47.723000Z
2026-02-24T09:41:47.723000Z
Lec.
Yixuan L., Andrew B
false
false
false
9,980
2026-02-24T09:41:45.920000Z
2026-02-24T09:41:45.920000Z
Lec.
OpenCDA: An Open Cooperative Driving Automation Framework Integrated with Co-Simulation 2021. 31
false
false
false
9,979
2026-02-24T09:41:44.180000Z
2026-02-24T09:41:44.180000Z
Lec.
Xu R. [и др.]
false
false
false
9,978
2026-02-24T09:41:42.689000Z
2026-02-24T09:41:42.689000Z
Lec.
Parallel Network Simulation With OMNeT++ // Journal of Research and Development on Information and Communication Technology. 2009. 30
false
false
false
9,977
2026-02-24T09:41:40.881000Z
2026-02-24T09:41:40.882000Z
Lec.
Varga A., Şekercioğlu A
false
false
false
9,976
2026-02-24T09:41:39.181000Z
2026-02-24T09:41:39.181000Z
Lec.
C. 487–4650. 29
false
false
false
9,975
2026-02-24T09:41:37.698000Z
2026-02-24T09:41:37.698000Z
Lec.
Surrogate Safety Measures From Traffic Simulation Models // National Technical Information Service (NTIS). № 703 (telephone)
true
true
false
9,974
2026-02-24T09:41:36.042000Z
2026-02-24T09:41:36.042000Z
Lec.
Trentacoste M
false
false
false
9,973
2026-02-24T09:41:34.513000Z
2026-02-24T09:41:34.513000Z
Lec.
C. 383–405. 28
false
false
false
9,972
2026-02-24T09:41:32.724000Z
2026-02-24T09:41:32.724000Z
Lec.
SURROGATE MEASURES OF SAFETY // Safe Mobility: Challenges, Methodology and Solutions Transport and Sustainability. 2018. (11)
false
false
false
9,971
2026-02-24T09:41:30.468000Z
2026-02-24T09:41:30.468000Z
Lec.
Assessing The Safety Benefit of Automatic Collision Avoidance Systems (During Emergency Braking Situations). 27
false
true
false
9,970
2026-02-24T09:41:28.902000Z
2026-02-24T09:41:28.902000Z
Lec.
Sultan B., Mcdonald P
true
false
false
9,969
2026-02-24T09:41:27.346000Z
2026-02-24T09:41:27.346000Z
Lec.
Influence of Realistic Perception and Surroundings on Qualitative Results in Automated and Connected Vehicle Simulation // IEEE Access. 2024. (12). 26
false
false
false
9,968
2026-02-24T09:41:25.438000Z
2026-02-24T09:41:25.438000Z
Lec.
G., Romanov A
true
false
false
9,967
2026-02-24T09:41:23.591000Z
2026-02-24T09:41:23.591000Z
Lec.
Stepanyants V
false
false
false
9,966
2026-02-24T09:41:21.983000Z
2026-02-24T09:41:21.983000Z
Lec.
Surrogate Safety Assessment Model and Validation: Final Report. 2008. 25
false
true
false
9,965
2026-02-24T09:41:20.099000Z
2026-02-24T09:41:20.099000Z
Lec.
URL: https://www.researchgate.net/publication/237807114_TIME-TO-COLLISION_AND_COLLISION_AVOIDANCE_SYSTEMS (дата обращения: 05.05.2025). 24
false
false
false
9,964
2026-02-24T09:41:18.080000Z
2026-02-24T09:41:18.080000Z
Lec.
Richard van der horst, Jeroen Hogema TIME-TO-COLLISION AND COLLISION AVOIDANCE SYSTEMS [Электронный ресурс]
false
true
false
9,963
2026-02-24T09:41:16.153000Z
2026-02-24T09:41:16.153000Z
Lec.
C. 12–22. 23
false
false
false
9,962
2026-02-24T09:41:14.444000Z
2026-02-24T09:41:14.444000Z
Lec.
C. 12–22. 22
false
false
false
9,961
2026-02-24T09:41:12.908000Z
2026-02-24T09:41:12.908000Z
Lec.
Evaluating the safety impact of connected and autonomous vehicles on motorways // Accident Analysis and Prevention. 2019. (124)
false
false
false
9,960
2026-02-24T09:41:10.868000Z
2026-02-24T09:41:10.868000Z
Lec.
Papadoulis A., Quddus M., Imprialou M
false
false
false
9,959
2026-02-24T09:41:09.023000Z
2026-02-24T09:41:09.023000Z
Lec.
C., Mohana Deep Learning based Object Detection Model for Autonomous Driving Research using CARLA Simulator 2021. 21
false
true
false
9,958
2026-02-24T09:41:07.208000Z
2026-02-24T09:41:07.208000Z
Lec.
R., Vinaykarthik B
false
false
false
9,957
2026-02-24T09:41:05.604000Z
2026-02-24T09:41:05.604000Z
Lec.
C. 89–119. 20
false
false
false
9,956
2026-02-24T09:41:04.136000Z
2026-02-24T09:41:04.136000Z
Lec.
Bridging the user equilibrium and the system optimum in static traffic assignment: a review // 4OR. 2024. № 1 (22)
false
false
false
9,955
2026-02-24T09:41:02.301000Z
2026-02-24T09:41:02.301000Z
Lec.
Microscopic Traffic Simulation using SUMO 2018. 19
false
false
false
9,954
2026-02-24T09:41:00.519000Z
2026-02-24T09:41:00.519000Z
Lec.
C. 1789. 18
false
false
false
9,953
2026-02-24T09:40:58.790000Z
2026-02-24T09:40:58.790000Z
Lec.
A Systematic Literature Review of Autonomous and Connected Vehicles in Traffic Management // Applied Sciences 2023, Vol. 13, Page 1789. 2023. № 3 (13)
false
true
false
9,952
2026-02-24T09:40:56.789000Z
2026-02-24T09:40:56.789000Z
Lec.
Li J., Wang B., Alanazi F
false
false
false
9,951
2026-02-24T09:40:55.119000Z
2026-02-24T09:40:55.119000Z
Lec.
Measuring the Efficiency of Parallel Discrete Event Simulation in Heterogeneous Execution Environments // Acta Technica Jaurinensis. 2016. (9)
false
true
false
9,950
2026-02-24T09:40:53.204000Z
2026-02-24T09:40:53.204000Z
Lec.
Lencse G., Derka I
true
false
false
9,949
2026-02-24T09:40:51.792000Z
2026-02-24T09:40:51.792000Z
Lec.
Recent Development and Applications of SUMO – Simulation of Urban MObility // https://sumo.dlr.de/pdf/sysmea_v5_n34_2012_4.pdf. 16
false
true
false
9,948
2026-02-24T09:40:49.899000Z
2026-02-24T09:40:49.899000Z
Lec.
Krajxewicz D. [и др.]
false
false
false
9,947
2026-02-24T09:40:48.297000Z
2026-02-24T09:40:48.297000Z
Lec.
Insights into the Microscopic Structure of RNF4-SIM-SUMO Complexes from MD Simulations // Biophysical Journal. 2020. № 8 (119). 15
false
true
false
9,946
2026-02-24T09:40:46.492000Z
2026-02-24T09:40:46.492000Z
Lec.
D., Heuer A
true
false
false
9,945
2026-02-24T09:40:44.990000Z
2026-02-24T09:40:44.990000Z
Lec.
Kötter A., Mootz H
false
false
false
9,944
2026-02-24T09:40:43.370000Z
2026-02-24T09:40:43.370000Z
Lec.
S58–S64. 14
false
false
false
9,943
2026-02-24T09:40:41.933000Z
2026-02-24T09:40:41.933000Z
Lec.
Multi-agent traffic simulations to estimate the impact of automated technologies on safety // Traffic Injury Prevention. 2019. № sup1 (20)
false
true
false
9,942
2026-02-24T09:40:39.959000Z
2026-02-24T09:40:39.959000Z
Lec.
Kitajima S. [и др.]
true
false
false
9,941
2026-02-24T09:40:38.399000Z
2026-02-24T09:40:38.399000Z
Lec.
Its EN 302 637-2 - V1.3.1 - Intelligent Transport Systems (ITS); Vehicular Communications; Basic Set of Applications; Part 2: Specification of Cooperative Awareness Basic Service 2014. 13
false
false
false
9,940
2026-02-24T09:40:36.662000Z
2026-02-24T09:40:36.662000Z
Lec.
C. 6711–6724. 12
false
false
false
9,939
2026-02-24T09:40:35.082000Z
2026-02-24T09:40:35.082000Z
Lec.
Autonomous Vehicle’s Impact on Traffic: Empirical Evidence From Waymo Open Dataset and Implications From Modelling // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2023. № 6 (24)
false
false
false
9,938
2026-02-24T09:40:32.816000Z
2026-02-24T09:40:32.816000Z
Lec.
Hu X. [и др.]
false
false
false
9,937
2026-02-24T09:40:31.252000Z
2026-02-24T09:40:31.252000Z
Lec.
Assessment of Capacity Changes Due to Automated Vehicles on Interstate Corridors. 11
false
true
false
9,936
2026-02-24T09:40:29.196000Z
2026-02-24T09:40:29.196000Z
Lec.
Heaslip K. [и др.]
true
false
false
9,935
2026-02-24T09:40:27.443000Z
2026-02-24T09:40:27.443000Z
Lec.
C. 268–270. 10
false
false
false
9,934
2026-02-24T09:40:25.882000Z
2026-02-24T09:40:25.882000Z
Lec.
Research on right-turn warning and control technology for urban intersection bus // Applied and Computational Engineering. 2023. № 1 (12)
false
true
false
9,933
2026-02-24T09:40:23.774000Z
2026-02-24T09:40:23.774000Z
Lec.
Guo Y. [и др.]
false
true
false
9,932
2026-02-24T09:40:22.130000Z
2026-02-24T09:40:22.130000Z
Lec.
C. 1443–1454. 9
false
false
false
9,931
2026-02-24T09:40:20.422000Z
2026-02-24T09:40:20.422000Z
Lec.
A behavioral multi-agent model for road traffic simulation // Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2008. (21)
false
true
false
9,930
2026-02-24T09:40:18.478000Z
2026-02-24T09:40:18.478000Z
Lec.
Doniec A., Mandiau R., Piechowiak S
false
false
false
9,929
2026-02-24T09:40:16.730000Z
2026-02-24T09:40:16.730000Z
Lec.
Integration of an Autonomous Driving Simulator into V2X Simulation Framework for Testing Connected Vehicles. 8
false
true
false
9,928
2026-02-24T09:40:14.801000Z
2026-02-24T09:40:14.801000Z
Lec.
Cui D., Shen Y
true
false
false
9,927
2026-02-24T09:40:13.012000Z
2026-02-24T09:40:13.012000Z
Lec.
Enriched Sioux Falls scenario with dynamic and disaggregate demand // Arbeitsberichte Verkehrs- und Raumplanung. 2014. (978). 7
false
true
false
9,926
2026-02-24T09:40:11.109000Z
2026-02-24T09:40:11.109000Z
Lec.
Chakirov A. ;, Fourie P
true
false
false
9,925
2026-02-24T09:40:09.539000Z
2026-02-24T09:40:09.539000Z
Lec.
Driving Automation Systems Penetration and Traffic Safety: Implications for Infrastructure Design and Policy // Infrastructures 2024, Vol. 9, Page 234. 2024. № 12 (9)
false
false
false
9,924
2026-02-24T09:40:07.665000Z
2026-02-24T09:40:07.665000Z
Lec.
Antonakaki A. [и др.]
true
true
false
9,923
2026-02-24T09:40:06.063000Z
2026-02-24T09:40:06.063000Z
Lec.
András Varga OMNeT++ Simulation Manual. 2016. 5
false
true
false
9,922
2026-02-24T09:40:04.256000Z
2026-02-24T09:40:04.256000Z
Lec.
Parallel Simulation Made Easy With OMNeT++ // https://doc.omnetpp.org/publications/vargasekerci09parsim.pdf. 4
false
true
false
9,921
2026-02-24T09:40:02.451000Z
2026-02-24T09:40:02.451000Z
Lec.
András V., Ahmet S
true
false
false
9,920
2026-02-24T09:40:00.917000Z
2026-02-24T09:40:00.917000Z
Lec.
Open-Source Integrated Simulation Framework for Cooperative Autonomous Vehicles 2022. 3
false
false
false
9,919
2026-02-24T09:39:59.059000Z
2026-02-24T09:39:59.059000Z
Lec.
Anagnostopoulos C. [и др.]
false
true
false
9,918
2026-02-24T09:39:57.352000Z
2026-02-24T09:39:57.353000Z
Lec.
CARLA: An Open Urban Driving Simulator // https://proceedings.mlr.press/v78/dosovitskiy17a/dosovitskiy17a.pdf. 2
false
true
false
9,917
2026-02-24T09:39:55.467000Z
2026-02-24T09:39:55.467000Z
Lec.
Alexey D. [и др.]
true
true
false
9,916
2026-02-24T09:39:53.549000Z
2026-02-24T09:39:53.549000Z
Lec.
Таким образом, модели показывают, что кооперация CAV с человеческими водителями имеет синергетический эффект: уже при частичном проникновении автономных агентов система становится заметно безопаснее, сохраняя или даже улучшая эксплуатационные показатели. 1
false
true
false
9,915
2026-02-24T09:39:51.614000Z
2026-02-24T09:39:51.614000Z
Lec.
Полный переход на CAV радикально повышает безопасность, но увеличивает время поездки и снижает среднюю скорость
false
true
false
9,914
2026-02-24T09:39:49.865000Z
2026-02-24T09:39:49.865000Z
Lec.
Смешанный трафик (50–75 % CAV) дает наилучший баланс: прирост безопасности до 52 %, минимальное время поездки и малозначимое снижение пропускной способности
false
true
false
9,913
2026-02-24T09:39:48.305000Z
2026-02-24T09:39:48.305000Z
Lec.
Проведенный эксперимент дал следующие результаты:
false
true
false
9,912
2026-02-24T09:39:46.711000Z
2026-02-24T09:39:46.711000Z
Lec.
Дальнейший рост доли CAV приводит к плавному снижению метрики
false
true
false
9,911
2026-02-24T09:39:45.178000Z
2026-02-24T09:39:45.178000Z
Lec.
Максимальное число завершенных поездок за расчётный интервал приходится на 25 % CAV
false
true
false
9,910
2026-02-24T09:39:43.197000Z
2026-02-24T09:39:43.197000Z
Lec.
В этом случае однородная популяция CAV выбирает близкие траектории и скорости, и из-за отсутствия «агрессивных» Human Driven Vehicles (HDV) не формируются временные проёмы в потоке, и система переходит в более плотный, но медленный режим
false
true
false
9,909
2026-02-24T09:39:41.515000Z
2026-02-24T09:39:41.516000Z
Lec.
При полном замещении время маршрута резко увеличивается, что сопровождается дальнейшим падением средней скорости
false
true
false
9,908
2026-02-24T09:39:39.969000Z
2026-02-24T09:39:39.969000Z
Lec.
Минимальное среднее время поездки 588,1 секунды достигается при 75 % CAV (-1,4 % к базовому значению)
false
true
false