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
13,907
2026-02-24T11:39:24.520000Z
2026-02-24T11:39:24.520000Z
Lec.
Сеть Braess Complex: более сложная сеть с дополнительными узлами и перемычками, что позволяет протестировать работу алгоритма в более реалистичных условиях с увеличенной сложностью маршрутов (Рисунок 2);
false
true
false
13,906
2026-02-24T11:39:22.761000Z
2026-02-24T11:39:22.761000Z
Lec.
В алгоритме также используются виртуальные резервации – временные отметки на участках дороги, отражающие планируемое размещение автомобилей, которые предотвращают возникновение перегрузок за счёт предварительного учета будущей загруженности
false
true
false
13,905
2026-02-24T11:39:20.850000Z
2026-02-24T11:39:20.850000Z
Lec.
Фактически, при централизованной маршрутизации парадокс Браесса не проявляется, так как система не позволит ситуации, когда добавленная дорога используется сверх меры до деградации общего времени
false
true
false
13,904
2026-02-24T11:39:19.212000Z
2026-02-24T11:39:19.212000Z
Lec.
Поскольку центральный координатор учитывает влияние каждого решения на других, он может избежать избыточного использования привлекательных, но ограниченных по пропускной способности путей
false
true
false
13,903
2026-02-24T11:39:17.450000Z
2026-02-24T11:39:17.450000Z
Lec.
Предполагается, централизованный алгоритм с применением Model Predictive Control (MPC) способен устранить эту неэффективность
false
true
false
13,902
2026-02-24T11:39:15.825000Z
2026-02-24T11:39:15.825000Z
Lec.
В научной литературе это иллюстрируется на классической модели Пигу-Бресса, где добавление «нулевого» по времени ребра между двумя дорогами заставляет всех водителей ехать по новому маршруту, и итоговое время увеличивается [31]
false
true
false
13,901
2026-02-24T11:39:14.045000Z
2026-02-24T11:39:14.045000Z
Lec.
Например, известен типичный сценарий: при заторе на магистрали навигаторы рекомендовали бы свернуть на локальную улицу, но если так сделают многие, на этой улице образуется новый затор и итоговое время в пути окажется даже больше, чем если бы никто не свернул [31]
false
true
false
13,900
2026-02-24T11:39:12.260000Z
2026-02-24T11:39:12.260000Z
Lec.
Когда каждому автомобилю предоставляется информация о текущих заторах и он сам перестраивает маршрут на самый быстрый, возникает эффект «самонадеянного навигатора»: многие машины одновременно перестраиваются на якобы свободный путь, и тем самым создают на нём пробку
false
true
false
13,899
2026-02-24T11:39:10.579000Z
2026-02-24T11:39:10.579000Z
Lec.
В симуляционных экспериментах SUMO проявление парадокса Браесса чётко наблюдается при децентрализованной маршрутизации
false
true
false
13,898
2026-02-24T11:39:08.827000Z
2026-02-24T11:39:08.827000Z
Lec.
Впервые это показал Дитрих Бресс на примере простой сети: когда каждый водитель выбирает минимальное индивидуальное время, общий равновесный поток может оказаться менее эффективным, чем до введения новой связи [19]
false
true
false
13,897
2026-02-24T11:39:07.166000Z
2026-02-24T11:39:07.166000Z
Lec.
С учетом реализации параллелизации, архитектура CAVISE позволяет проводить эксперименты в многоагентной среде, близкой к реальности, и на достаточно большой масштабе
false
true
false
13,896
2026-02-24T11:39:05.393000Z
2026-02-24T11:39:05.393000Z
Lec.
Серверная архитектура CARLA позволяет распределить управление различными группами агентов между клиентами, которые будут отправлять обработанные результаты на общий сервер
false
true
false
13,895
2026-02-24T11:39:03.630000Z
2026-02-24T11:39:03.630000Z
Lec.
Моделирование каждого автономного транспортного средства в CARLA требует значительных ресурсов ЦП/ГП, а моделирование каждого пакета в OMNeT++ увеличивает время вычислений
false
true
false
13,894
2026-02-24T11:39:01.868000Z
2026-02-24T11:39:01.868000Z
Lec.
Хотя SUMO сама по себе рассчитана на большие нагрузки, добавление сложных компонентов, таких как CARLA и OMNeT++, приводит к увеличению вычислительной сложности
false
true
false
13,893
2026-02-24T11:39:00.314000Z
2026-02-24T11:39:00.314000Z
Lec.
Масштабируемость, или способность системы моделирования обрабатывать большое количество агентов, имеет решающее значение, учитывая, что цель исследования включает в себя крупномасштабные сценарии, такие как большие городские районы и крупные дорожные развязки
false
true
false
13,892
2026-02-24T11:38:58.657000Z
2026-02-24T11:38:58.657000Z
Lec.
Это приближает результаты симуляции к ожидаемой реальности и позволяет выявить сценарии, в которых даже при использовании CAV могут возникать пробки или аварии
false
true
false
13,891
2026-02-24T11:38:56.881000Z
2026-02-24T11:38:56.881000Z
Lec.
Даже автономные алгоритмы могут отклоняться, а связь может прерываться
false
true
false
13,890
2026-02-24T11:38:55.128000Z
2026-02-24T11:38:55.128000Z
Lec.
Концепция V2X-коммуникации основополагающей для симуляции подключенного и беспилотного транспорта и для получения достоверных результатов моделирование должно нести многоагентный характер
false
true
false
13,889
2026-02-24T11:38:53.247000Z
2026-02-24T11:38:53.247000Z
Lec.
Затем эти сообщения обрабатываются логикой OpenCDA
false
true
false
13,888
2026-02-24T11:38:51.752000Z
2026-02-24T11:38:51.752000Z
Lec.
Сетевой симулятор считывает текущие положения всех узлов из SUMO и использует эту информацию для расчета расстояний и силы сигнала
false
true
false
13,887
2026-02-24T11:38:49.941000Z
2026-02-24T11:38:49.941000Z
Lec.
Эти модули реализуют алгоритмы, которые работают на данных из симуляторов CARLA, SUMO и OMNeT++
false
true
false
13,886
2026-02-24T11:38:48.189000Z
2026-02-24T11:38:48.189000Z
Lec.
Artery — это платформа для моделирования подключенных транспортных средств (CV) на базе OMNeT++
false
true
false
13,885
2026-02-24T11:38:46.409000Z
2026-02-24T11:38:46.409000Z
Lec.
Это позволяет моделировать реалистичное поведение сети, включая конкуренцию за время доступа к каналу, потенциальную потерю пакетов при перегрузке и ограниченный радиус действия связи
false
true
false
13,884
2026-02-24T11:38:44.643000Z
2026-02-24T11:38:44.643000Z
Lec.
В контексте CAVISE OMNeT++ представляет собой сетевой симулятор, в котором транспортные средства и узлы инфраструктуры представлены сетевыми узлами, которые обмениваются пакетами в соответствии с заранее заданными сценариями
false
true
false
13,883
2026-02-24T11:38:42.797000Z
2026-02-24T11:38:42.797000Z
Lec.
OMNeT++ — это универсальная система разработки и тестирования протоколов связи, что делает ее стандартным инструментом для моделирования связи между подключенными транспортными средствами
false
true
false
13,882
2026-02-24T11:38:41.015000Z
2026-02-24T11:38:41.015000Z
Lec.
OMNeT++ — это платформа для моделирования дискретных событий, которая широко используется для моделирования сетей связи, в том числе сетей V2X
false
true
false
13,881
2026-02-24T11:38:39.252000Z
2026-02-24T11:38:39.252000Z
Lec.
В среде CAVISE SUMO моделирует все транспортные средства в большой дорожной сети, включая обычные автомобили с водителями и, при необходимости, упрощенные автономные транспортные средства, действующие в качестве фона транспортного потока
false
true
false
13,880
2026-02-24T11:38:37.478000Z
2026-02-24T11:38:37.478000Z
Lec.
SUMO (Simulation of Urban MObility) — это открытый, масштабируемый микроскопический симулятор дорожного движения
false
true
false
13,879
2026-02-24T11:38:35.649000Z
2026-02-24T11:38:35.649000Z
Lec.
CARLA — это высокореалистичный симулятор автономного вождения
false
true
false
13,878
2026-02-24T11:38:33.731000Z
2026-02-24T11:38:33.731000Z
Lec.
CAVISE — это архитектура, представляющая собой комбинацию нескольких специализированных симуляторов, каждый из которых отвечает за определенный аспект моделирования транспортной системы
false
true
false
13,877
2026-02-24T11:38:31.754000Z
2026-02-24T11:38:31.754000Z
Lec.
Для этой цели используются симуляторы дискретно-событийных сетей, такие как OMNeT++
false
true
false
13,876
2026-02-24T11:38:29.415000Z
2026-02-24T11:38:29.415000Z
Lec.
Необходимо оценить задержки в передаче сообщений безопасности или потери пакетов в периоды высокой загруженности сети, например, и учесть это в поведении агентов
false
true
false
13,875
2026-02-24T11:38:27.801000Z
2026-02-24T11:38:27.801000Z
Lec.
Этот подход известен как совместное моделирование транспортных и коммуникационных процессов
false
true
false
13,874
2026-02-24T11:38:26.048000Z
2026-02-24T11:38:26.048000Z
Lec.
Однако их трудно вывести с помощью чисто аналитического подхода
false
true
false
13,873
2026-02-24T11:38:24.527000Z
2026-02-24T11:38:24.527000Z
Lec.
Такие явления, как самоформирующиеся пробки или эффект «тормозной волны», например, могут естественным образом возникать в микросимуляции в результате взаимодействия отдельных агентов
false
true
false
13,872
2026-02-24T11:38:22.743000Z
2026-02-24T11:38:22.743000Z
Lec.
Многоагентные системы могут воспроизводить сложные, нестационарные эффекты и внезапные поведения, которые невозможно предсказать с помощью простых уравнений [8]
false
true
false
13,871
2026-02-24T11:38:20.980000Z
2026-02-24T11:38:20.980000Z
Lec.
Это позволяет учитывать широкий спектр человеческих факторов и алгоритмов автопилота
false
true
false
13,870
2026-02-24T11:38:19.246000Z
2026-02-24T11:38:19.246000Z
Lec.
В отличие от агрегированных моделей, многоагентная микромодель явно моделирует каждый автомобиль и его реакции в каждый момент времени
false
true
false
13,869
2026-02-24T11:38:17.482000Z
2026-02-24T11:38:17.482000Z
Lec.
Этот подход особенно хорошо подходит для моделирования дорожного движения, поскольку оно является результатом взаимодействия многих независимых объектов [8]
false
true
false
13,868
2026-02-24T11:38:15.619000Z
2026-02-24T11:38:15.619000Z
Lec.
Эти модели позволяют воспроизводить движение сотен или тысяч агентов в виртуальной среде, что дает возможность анализировать различные показатели в контролируемых условиях
false
true
false
13,867
2026-02-24T11:38:13.856000Z
2026-02-24T11:38:13.856000Z
Lec.
Поэтому основным инструментом в этой области является имитационное моделирование с использованием специализированных компьютерных симуляторов
false
true
false
13,866
2026-02-24T11:38:12.221000Z
2026-02-24T11:38:12.221000Z
Lec.
Кроме того, различные модели поведения CAV могут по-разному влиять на дорожную ситуацию
false
true
false
13,865
2026-02-24T11:38:10.484000Z
2026-02-24T11:38:10.484000Z
Lec.
Это связано с тем, что небольшое количество CAV может предотвратить некоторые аварии, но для заметного влияния на плотность и стабильность дорожного движения требуется более высокая насыщенность автопарка
false
true
false
13,864
2026-02-24T11:38:08.684000Z
2026-02-24T11:38:08.684000Z
Lec.
Например, было отмечено, что даже на этом этапе показатели безопасности могут значительно улучшиться при низкой доле автоматизированного транспорта, в то время как улучшение пропускной способности дорог будет незначительным
false
true
false
13,863
2026-02-24T11:38:06.912000Z
2026-02-24T11:38:06.912000Z
Lec.
На более высоких уровнях автоматизации эти функции еще больше повышают безопасность
false
true
false
13,862
2026-02-24T11:38:05.277000Z
2026-02-24T11:38:05.277000Z
Lec.
Этот результат согласуется с тем фактом, что даже базовые функции, такие как AEB и LDW, могут предотвратить значительную часть типичных аварий
false
true
false
13,861
2026-02-24T11:38:03.822000Z
2026-02-24T11:38:03.822000Z
Lec.
В исследовательском моделировании городской зоны Цукуба в Японии, предполагающем постепенное увеличение доли автоматизированных транспортных средств, количество моделируемых ДТП сократилось с 859 до 156 при внедрении технологий помощи водителю самого высокого уровня [13]
false
true
false
13,860
2026-02-24T11:38:02.033000Z
2026-02-24T11:38:02.033000Z
Lec.
Даже частичная автоматизация, такая как системы экстренного торможения AEB и системы предупреждения о выезде с полосы движения LDW, значительно сокращает количество столкновений
false
true
false
13,859
2026-02-24T11:38:00.269000Z
2026-02-24T11:38:00.269000Z
Lec.
Это означает, что полностью автономные транспортные средства теоретически могут устранить большинство ДТП
false
true
false
13,858
2026-02-24T11:37:58.520000Z
2026-02-24T11:37:58.520000Z
Lec.
Это связано с тем, что автоматизированные системы управления реагируют быстрее, чем люди, и не подвержены усталости или невнимательности
false
true
false
13,857
2026-02-24T11:37:56.935000Z
2026-02-24T11:37:56.935000Z
Lec.
Внедрение CAV позволит сократить количество ДТП и смертельных случаев на дорогах, увеличить пропускную способность дорог и сократить задержки в движении
false
true
false
13,856
2026-02-24T11:37:55.069000Z
2026-02-24T11:37:55.069000Z
Lec.
Во-вторых, можно реализовать алгоритмы совместного управления дорожным движением, такие как синхронизированный проезд перекрестков без светофоров, скоординированная смена полос движения или движение колоннами с минимальными интервалами между транспортными средствами
false
true
false
13,855
2026-02-24T11:37:53.168000Z
2026-02-24T11:37:53.168000Z
Lec.
Во-первых, значительно расширяется поле зрения и время реакции, что означает, что автомобили могут получать предупреждения о состоянии дорог за сотни метров до появления препятствия
false
true
false
13,854
2026-02-24T11:37:51.401000Z
2026-02-24T11:37:51.401000Z
Lec.
Это дает ряд преимуществ [17]
false
true
false
13,853
2026-02-24T11:37:49.662000Z
2026-02-24T11:37:49.662000Z
Lec.
Объединение этих двух областей дает возникновение концепции CAV, которые способны как самостоятельно управлять, так и координировать свои действия с другими участниками дорожного движения посредством связи [17]
false
true
false
13,852
2026-02-24T11:37:47.898000Z
2026-02-24T11:37:47.898000Z
Lec.
Беспилотный транспорт основан на бортовых системах автоматического управления, включающих датчики, камеры, лидары и алгоритмы искусственного интеллекта, которые могут частично или полностью выполнять функции водителя
false
true
false
13,851
2026-02-24T11:37:46.124000Z
2026-02-24T11:37:46.124000Z
Lec.
Исследование также будет охватывать методы моделирования этих процессов в многоагентной среде
false
true
false
13,850
2026-02-24T11:37:44.376000Z
2026-02-24T11:37:44.376000Z
Lec.
Описать теоретические основы и архитектуру интегрированной симуляционной среды CAVISE, включающей подсистемы имитации дорожного движения (SUMO), беспроводных коммуникаций (OMNeT++ и др.) и высокодетализированной визуальной среды для автономных автомобилей (CARLA), а также принципы взаимодействия компонентов (V2X-взаимодействие) в рамках этой среды
false
true
false
13,849
2026-02-24T11:37:42.160000Z
2026-02-24T11:37:42.160000Z
Lec.
Однако проведение полевых экспериментов с большим количеством реальных транспортных средств чрезвычайно дорого и сложно
false
true
false
13,848
2026-02-24T11:37:40.596000Z
2026-02-24T11:37:40.596000Z
Lec.
Это требует исследования влияния частичной автоматизации на существующую транспортную систему, а также разработки сценариев кооперативного вождения
false
true
false
13,847
2026-02-24T11:37:38.959000Z
2026-02-24T11:37:38.959000Z
Lec.
В ближайшие десятилетия на дорогах будут сосуществовать традиционные автомобили с водителями и различные уровни автономных и подключенных транспортных средств
false
true
false
13,846
2026-02-24T11:37:37.150000Z
2026-02-24T11:37:37.150000Z
Lec.
Ожидается, что использование CAV позволит сократить количество ДТП за счет исключения человеческого фактора, а также повысить эффективность транспорта за счет скоординированного движения транспортных средств в потоке [17, 21]
false
true
false
13,845
2026-02-24T11:37:35.511000Z
2026-02-24T11:37:35.511000Z
Lec.
Технологии подключенного и автономного транспорта предлагают новый способ решения этих проблем
false
true
false
13,844
2026-02-24T11:37:33.777000Z
2026-02-24T11:37:33.777000Z
Lec.
Одним из ключевых преимуществ подключенного транспорта является возможность обмена информацией между автомобилями и инфраструктурой (V2X – vehicle-to-everything), позволяя координировать действия участников движения и тем самым уменьшать заторы, повышать безопасность и снижать энергопотребление транспорта
false
true
false
13,843
2026-02-24T11:37:31.989000Z
2026-02-24T11:37:31.989000Z
Lec.
Кроме того, эти технологии могут повысить пропускную способность дорог и оптимизировать транспортный поток за счет координации и обеспечения более устойчивого движения транспортных средств [10]
false
true
false
13,842
2026-02-24T11:37:30.227000Z
2026-02-24T11:37:30.227000Z
Lec.
Внедрение систем автоматического управления и взаимодействия транспортных средств может значительно повысить безопасность дорожного движения за счет исключения ошибок водителей [21]
false
true
false
13,841
2026-02-24T11:37:28.468000Z
2026-02-24T11:37:28.468000Z
Lec.
Ежегодно в дорожно-транспортных происшествиях по всему миру гибнет около 1,35 миллиона человек [17], и причиной подавляющего большинства этих аварий является человеческий фактор
false
true
false
13,840
2026-02-24T11:37:26.814000Z
2026-02-24T11:37:26.814000Z
Lec.
Подключенные и автономные транспортные средства (Connected and Autonomous Vehicles, CAV), которые могут обмениваться данными с другими участниками дорожного движения и инфраструктурой и передвигаться без водителя, рассматриваются как перспективное решение проблем безопасности и эффективности дорожного движения [17]
false
true
false
13,839
2026-02-24T11:37:24.946000Z
2026-02-24T11:37:24.946000Z
Lec.
Развитие современных информационных и коммуникационных технологий оказывает значительное влияние на транспортную отрасль
false
true
false
13,838
2026-02-24T11:37:23.207000Z
2026-02-24T11:37:23.207000Z
Lec.
Если разделить узлы (транспортные средства) по partition-id и запустить несколько экземпляров OMNeT++-процесса, которые синхронно эмулируют одну и ту же дорожную обстановку, то возникает проблема: модуль TraCIScenarioManager (менеджер взаимодействия с SUMO) в текущей архитектуре рассчитан на работу в одном процессе
false
true
false
13,837
2026-02-24T11:37:21.144000Z
2026-02-24T11:37:21.144000Z
Lec.
Почти каждый сценарий возможно адаптировать для параллельных вычислений, но это не всегда будет эффективно по скорости вычислений
false
true
false
13,836
2026-02-24T11:37:19.611000Z
2026-02-24T11:37:19.611000Z
Lec.
Данный алгоритм требует настройки двух параметров:
false
true
false
13,835
2026-02-24T11:37:17.624000Z
2026-02-24T11:37:17.624000Z
Lec.
Из упомянутых выше алгоритмов, практическую ценность имеет только Null Message Algorithm
false
true
false
13,834
2026-02-24T11:37:15.842000Z
2026-02-24T11:37:15.842000Z
Lec.
Данный алгоритм реализован в классе cIdealSimulationProtocol в атрибуте parsim-synchronization-class
false
true
false
13,833
2026-02-24T11:37:14.304000Z
2026-02-24T11:37:14.304000Z
Lec.
Данный алгоритм реализован в классе cNullMessageProtocol в атрибуте parsim-synchronization-class
false
true
false
13,832
2026-02-24T11:37:12.788000Z
2026-02-24T11:37:12.788000Z
Lec.
Null Message Algorithm [3] – Каждый логический процесс регулярно отсылает соседям «нулевые сообщения» с указанием времени, до которого у него гарантированно нет событий, тем самым информируя другие процессы, что они имеют возможность продвигаться вперед во времени хотя бы до данного момента
false
true
false
13,831
2026-02-24T11:37:10.798000Z
2026-02-24T11:37:10.798000Z
Lec.
При разбиении модели, если два модуля-соседа находятся на разных процессах, в каждом LP создаётся модуль-плейсхолдер, фиктивная копия удаленного модуля, и proxy-gate (проксирующий шлюз) на месте соединения
false
true
false
13,830
2026-02-24T11:37:09.074000Z
2026-02-24T11:37:09.074000Z
Lec.
На уровне сети (внутри одного сценария): Данный уровень в контексте параллельной симуляции связан коммуникациями между модулями, находящимися в разных разделах
false
true
false
13,829
2026-02-24T11:37:07.304000Z
2026-02-24T11:37:07.304000Z
Lec.
За это отвечает атрибут partition-id
false
true
false
13,828
2026-02-24T11:37:05.816000Z
2026-02-24T11:37:05.816000Z
Lec.
Впервые данный парадокс показал Дитрих Бресс на примере простой сети: когда каждый водитель выбирает минимальное индивидуальное время, общий равновесный поток способен оказаться менее эффективным, чем до введения новой связи [19]
false
true
false
13,827
2026-02-24T11:37:04.380000Z
2026-02-24T11:37:04.380000Z
Lec.
Даже автономные алгоритмы способные отклоняться, а связь прерываться, что приближает результаты симуляции к ожидаемой реальности и позволяет выявить сценарии, в которых даже при использовании CAV возникают пробки или аварии
false
true
false
13,826
2026-02-24T11:37:02.621000Z
2026-02-24T11:37:02.621000Z
Lec.
Концепция V2X-коммуникации основополагающей для симуляции подключенного и беспилотного транспорта и для получения достоверных результатов необходимо, чтобы моделирование несло многоагентный характер
false
true
false
13,825
2026-02-24T11:37:00.820000Z
2026-02-24T11:37:00.820000Z
Lec.
Данный подход известен как совместное моделирование транспортных и коммуникационных процессов
false
true
false
13,824
2026-02-24T11:36:59.252000Z
2026-02-24T11:36:59.252000Z
Lec.
Многоагентные системы способны воспроизводить сложные, нестационарные эффекты и внезапные поведения, которые невозможно предсказать с помощью простых уравнений [8]
false
true
false
13,823
2026-02-24T11:36:57.486000Z
2026-02-24T11:36:57.486000Z
Lec.
Данный подход особенно хорошо подходит для моделирования дорожного движения, поскольку оно является результатом взаимодействия многих независимых объектов [8]
false
true
false
13,822
2026-02-24T11:36:55.573000Z
2026-02-24T11:36:55.573000Z
Lec.
На высоких уровнях автоматизации эти функции еще больше повышают безопасность
false
true
false
13,821
2026-02-24T11:36:53.825000Z
2026-02-24T11:36:53.825000Z
Lec.
Данный результат согласуется с тем фактом, что даже базовые функции, такие как AEB и LDW, способны предотвратить значительную часть типичных аварий
false
true
false
13,820
2026-02-24T11:36:52.266000Z
2026-02-24T11:36:52.266000Z
Lec.
Следовательно, полностью автономные транспортные средства теоретически могут устранить большинство ДТП
false
true
false
13,819
2026-02-24T11:36:50.623000Z
2026-02-24T11:36:50.623000Z
Lec.
Все это призвано повысить безопасность и эффективность транспортной системы
false
true
false
13,818
2026-02-24T11:36:48.892000Z
2026-02-24T11:36:48.892000Z
Lec.
Данный подход дает ряд преимуществ [17]
false
true
false
13,817
2026-02-24T11:36:47.217000Z
2026-02-24T11:36:47.217000Z
Lec.
Кроме того, данные технологии позволяют повысить пропускную способность дорог и оптимизировать транспортный поток за счет координации и обеспечения более устойчивого движения транспортных средств [10]
false
true
false
13,816
2026-02-24T11:36:45.555000Z
2026-02-24T11:36:45.555000Z
Lec.
URL: https://indico.particle.mephi.ru/event/470/attachments/2780/5193/pdf (дата обращения: 06.05.2025). .
false
false
false
13,815
2026-02-24T11:36:43.652000Z
2026-02-24T11:36:43.652000Z
Lec.
XII Международная молодежная научная школа-конференция «Современные проблемы физики и технологий» [Электронный ресурс]
false
false
false
13,814
2026-02-24T11:36:41.678000Z
2026-02-24T11:36:41.678000Z
Lec.
P. 350–358. 43
false
false
false
13,813
2026-02-24T11:36:39.886000Z
2026-02-24T11:36:39.886000Z
Lec.
Vol. 60, № 4
false
false
false
13,812
2026-02-24T11:36:38.299000Z
2026-02-24T11:36:38.299000Z
Lec.
Elsevier, 2007
false
false
false
13,811
2026-02-24T11:36:36.603000Z
2026-02-24T11:36:36.603000Z
Lec.
GPS Error in Studies Addressing Animal Movements and Activities // Rangel
false
true
false
13,810
2026-02-24T11:36:34.777000Z
2026-02-24T11:36:34.777000Z
Lec.
Ganskopp D.C., Johnson D.D
true
false
false
13,809
2026-02-24T11:36:33.308000Z
2026-02-24T11:36:33.308000Z
Lec.
P. 1525–1534. 42
false
false
false
13,808
2026-02-24T11:36:31.799000Z
2026-02-24T11:36:31.799000Z
Lec.
Discuss. 2014
false
true
false