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]
[Scopus]
Zymbler M. Accelerating Dynamic Itemset Counting on
Intel Many-core Systems // Proceedings of the 40th International
Convention on Information and Communication Technology, Electronics
and Microelectronics, MIPRO'2017, Opatija, Croatia, May 22–26, 2017.
IEEE, 2017. P. 1575–1580. [PDF]
[DOI:
10.23919/MIPRO.2017.7973631] [WOS:000426903800234] [Scopus]
[РИНЦ]
Zymbler M.L. Best-match Time Series Subsequence
Search on the Intel Many Integrated Core Architecture // Proceedings
of the 19th
East-European Conference on Advances in Databases and Information
Systems, ADBIS 2015 (Poitiers, France, September 8–11, 2015). Lecture
Notes in Computer Science. Vol. 9282. Springer, 2015.
P. 275–286. [PDF]
[DOI: 10.1007/978-3-319-23135-8_19]
[WOS:000364683000023]
[Scopus]
[РИНЦ]
Грант РФФИ № 17-07-00463-а (2017–2019 гг.): «Разработка
высокомасштабируемых методов и алгоритмов интеллектуального
анализа распределенных данных на высокопроизводительных
компьютерных системах с кластерной архитектурой».
Грант РФФИ № 12-07-00443-а (2012-2014 гг.):
«Разработка масштабируемых методов и параллельных алгоритмов для
интеллектуального анализа данных на гибридных многопроцессорных
системах с многоядерными ускорителями».