ЦЫМБЛЕР Михаил Леонидович: домашняя страница

Краткая справка

Михаил Леонидович Цымблер — заместитель директора Научно-образовательного центра «Искусственный интеллект и квантовые технологии», профессор кафедры системного программирования Высшей школы электроники и компьютерных наук Южно-Уральского государственного университета
Доктор физико-математических наук, доцент. Автор и соавтор более 100 научных и учебно-методических работ. Подготовил двух кандидатов наук
Почетный работник сферы образования Российской Федерации (2020 г.)
ИД научных индексов: Scopus 55841425200, WoS L-2224-2013, Google Academia, ORCID 0000-0001-7491-8656, РИНЦ AuthorID 99309 SPIN 6670-2475, ResearchGate, Academia.edu

Научные интересы

Машинное обучение, интеллектуальный анализ данных
Параллельные алгоритмы анализа временных рядов
Параллельные системы баз данных

Избранные публикации

Zymbler M., Kraeva Y. High-Performance Time Series Anomaly Discovery on Graphics Processors // Mathematics. 2023. Vol. 11, No. 14. Article 3193. PDF DOI: 10.3390/math11143193 WOS:001039018700001 Scopus
Zymbler M., Goglachev A. Fast Summarization of Long Time Series with Graphics Processor // Mathematics. 2022. Vol. 10, No. 10. Article 1781. PDF DOI: 10.3390/math10101781 WOS:000801317400001 Scopus
Zymbler M., Ivanova E. Matrix Profile-Based Approach to Industrial Sensor Data Analysis Inside RDBMS. Mathematics. 2021. Vol. 9, No. 17. Article 2146. PDF DOI: 10.3390/math9172146 WOS:000694382500001 Scopus
Zymbler M., Grents A., Kraeva Ya., Kumar S. A Parallel Approach to Discords Discovery in Massive Time Series Data // Computers, Materials & Continua. 2021. Vol. 66, No. 2. P. 1867–1876. PDF DOI: 10.32604/cmc.2020.014232 WOS:000594856200001 Scopus
Zymbler M., Kraeva Ya. Discovery of Time Series Motifs on Intel Many-Core Systems // Lobachevskii Journal of Mathematics. 2019. Vol. 40, No. 12. P. 2124–2132. PDF WOS:000514534200013 Scopus DOI: 10.1134/S199508021912014X
Индексированные публикации: Web of Science, Scopus, Google Academia, IEEE, DBLP, РИНЦ
Полный список

Доклады на конференциях

Discord discovery in time series. DAMDID/RCDL’2023: XXV International Conference on Data Analytics and Management in Data Intensive Domains (24–27 October 2023, Moscow, Russia). PDF
Применение параллельных вычислений для аннотирования сенсорных данных. Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии 2022» (29–31 марта 2022 г., Дубна). PDF
Cleaning Sensor Data in Smart Heating Control System. 2020 Global Smart Industry Conference, GloSIC 2020, Chelyabinsk, Russia, November 17–19, 2020. PDF
Параллельный алгоритм поиска лейтмотивов временного ряда для графического процессора. Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии 2020» (31 марта – 2 апреля 2020 г., Пермь). PDF
Big Data Processing and Analytics Inside DBMS. DAMDID/RCDL’2019, Data Analytics and Management in Data Intensive Domains (Kazan, Russia, October 16–18, 2019). PDF
Полный список

Гранты

Грант РНФ № 23-21-00465 (2023–2024 гг.): «Методы, модели и алгоритмы интеллектуального анализа временных рядов на основе интеграции параллельных вычислений и нейросетевых технологий».
Полный список

Курсы

«Интеллектуальный анализ больших данных» для магистрантов 1 курса направления «Фундаментальная информатика и информационные технологии»
Полный список

Изменено: 09.11.2023, © М.Л. Цымблер