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., 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]
Faizullin A., Zymbler M., Lieftucht D., Fanghänel F. Use of Deep Learning for Sticker Detection During Continuous Casting // Proceedings of 2018 Global Smart Industry Conference, GloSIC 2018, Chelyabinsk, Russia, November 13–15, 2018. IEEE, 2018. Aricle no. 8570155. [PDF] [DOI: 10.1109/GloSIC.2018.8570155] [WOS:000462287600095] [Scopus]
Индексированные публикации: Web of Science, Scopus, Google Academia, IEEE, DBLP, РИНЦ
Полный список

Доклады на конференциях

Time series analytics: acceleration with parallel algorithms. DAMDID/RCDL’2022, Data Analytics and Management in Data Intensive Domains (5–7 October 2022, St. Petersburg, 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

«Технологии анализа данных» для бакалавров 4 курса направления «Фундаментальная информатика и информационные технологии»
Полный список

Изменено: 10.01.2023, © М.Л. Цымблер