Научные публикации

  • Статьи в зарубежных журналах
    1. Kraeva Ya., Zymbler M. PADDi: Highly Scalable Parallel Algorithm for Discord Discovery on Multi-GPU Clusters // Lobachevskii Journal of Mathematics. 2025. Vol. 46, No. 1. (принято к публикации) PDF
    2. Yurtin A., Zymbler M. SANNI: Online Imputation of Missing Values in Multivariate Time Series Based on Deep Learning and Behavioral Patterns // Lobachevskii Journal of Mathematics. 2024. Vol. 45, No. 11. (принято к публикации) PDF
    3. Zymbler M., Goglachev A. PaSTiLa: Scalable Parallel Algorithm for Unsupervised Labeling of Long Time Series // Lobachevskii Journal of Mathematics. 2024. Vol. 45, No. 3. P. 1333–1347. PDF DOI: 10.1134/S1995080224600766 WOS:001272973100030 Scopus РИНЦ
    4. Varunkumar K.A., Zymbler M., Kumar S. Multimodal Deep Dilated Convolutional Learning for Lung Disease Diagnosis // Brazilian Archives of Biology and Technology. 2024. Vol. 67. Article e24231088. PDF DOI: 10.1590/1678-4324-2024231088 Scopus 
    5. 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 РИНЦ
    6. Kraeva Y., Zymbler M. A Parallel Discord Discovery Algorithm for a Graphics Processor // Pattern Recognition and Image Analysis. 2023. Vol. 33, No. 2. P. 101–112. PDF DOI: 10.1134/S1054661823020062 WOS:001022883000004 Scopus РИНЦ
    7. 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 РИНЦ
    8. Mohapatra M., Parida A.K., Mallick P.K., Zymbler M., Kumar S. Botanical Leaf Disease Detection and Classification Using Convolutional Neural Network: A Hybrid Metaheuristic Enabled Approach // Computers. 2022. Vol. 11, No. 5. Article 82. PDF DOI: 10.3390/computers11050082 WOS:000803360000001 Scopus РИНЦ
    9. Das A.K., Mishra D.K., Das K., Mallick P.K., Kumar S., Zymbler M., El-Sayed H. Prophesying the Short-Term Dynamics of the Crude Oil Future Price by Adopting the Survival of the Fittest Principle of Improved Grey Optimization and Extreme Learning Machine // Mathematics. 2022. Vol. 10, No. 7. Article 1121. PDF DOI: 10.3390/math10071121 WOS:000781442300001 Scopus РИНЦ
    10. Nayak D.R., Padhy N., Mallick P.K., Zymbler M., Kumar S. Brain Tumor Classification Using Dense Efficient-Net // Axioms. 2022. Vol. 11, No. 1. Article 34. PDF DOI: 10.3390/axioms11010034 WOS:000757035700001 Scopus РИНЦ
    11. 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 РИНЦ
    12. Pradhan A., Mishra D., Das K., Panda G., Kumar S., Zymbler M. On the Classification of MR Images Using “ELM-SSA” Coated Hybrid Model // Mathematics. 2021. Vol. 9, No. 17. Article 2095. PDF DOI: 10.3390/math9172095 WOS:000694331000001 Scopus РИНЦ
    13. 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 РИНЦ
    14. Reddy A.V.N., Krishna C.P., Mallick P.K., Satapathy S.K., Tiwari P., Zymbler M., Kumar S. Analyzing MRI Scans to Detect Glioblastoma Tumor Using Hybrid Deep Belief Networks // Journal of Big Data. 2020. Vol. 7. Article 35. PDF DOI: 10.1186/s40537-020-00311-y WOS:000596096600001 Scopus РИНЦ
    15. 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 DOI: 10.1134/S199508021912014X WOS:000514534200013 Scopus РИНЦ
    16. Kumar S., Tiwari P., Zymbler M. Internet of Things is a revolutionary approach for future technology enhancement: a review // Journal of Big Data. 2019. Vol. 6. Article 111. PDF WOS:000599145900001 Scopus DOI: 10.1186/s40537-019-0268-2 РИНЦ
    17. Kumar S., Zymbler M. A Machine Learning Approach to Analyze Customer Satisfaction from Airline Tweets // Journal of Big Data. 2019. Vol. 6. Article 62. PDF WOS:000599136700001 Scopus DOI: 10.1186/s40537-019-0224-1 РИНЦ
    18. Zymbler M. Parallel Algorithm for Frequent Itemset Mining on Intel Many-core Systems // Journal of Computing and Information Technology. 2018. Vol. 26, No. 4. P. 209–221. PDF DOI: 10.20532/cit.2018.1004382 Scopus РИНЦ
    19. Movchan A.V., Zymbler M.L. Parallel Algorithm for Local-best-match Time Series Subsequence Similarity Search on the Intel MIC Architecture // Procedia Computer Science. 2015. Vol. 66. P. 63–72. PDF DOI: 10.1016/j.procs.2015.11.009 WOS:000373782500008 Scopus
    20. Pan C.S., Zymbler M.L. Encapsulation of Partitioned Parallelism into Open-Source Database Management Systems // Programming and Computer Software. 2015. Vol. 41, No. 6. P. 350–360. PDF DOI: 10.1134/S0361768815060067 WOS:000364955300005 Scopus РИНЦ
  • Статьи в российских журналах
    1. Иванова О.Н., Кумар С., Цымблер М.Л., Иванова Е.В. Классификация мультимодальных данных о заболеваниях легких на основе позднего слияния модальностей // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2024. Т. 13, № 1. С. 74–86. PDF DOI: 10.14529/cmse240105 РИНЦ
    2. Ivanova O.N., Melekhin A.V., Ivanova E.V., Kumar S., Zymbler M.L. Intermediate Fusion Approach for Pneumonia Classification on Imbalanced Multimodal Data // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2023. Т. 12, № 3. С. 19–30. PDF DOI: 10.14529/cmse230302 РИНЦ
    3. Краева Я.А., Цымблер М.Л. Поиск аномалий в больших временных рядах на кластере с GPU узлами // Вычислительные методы и программирование. 2023. Т. 24, № 3. С. 291–304. PDF DOI: 10.26089/NumMet.v24r321 РИНЦ
    4. Цымблер М.Л., Юртин А.А. Восстановление пропущенных значений временного ряда на основе совместного применения аналитических алгоритмов и нейронных сетей // Вычислительные методы и программирование. 2023. Т. 24, № 3. С. 243–259. PDF DOI: 10.26089/NumMet.v24r318 РИНЦ
    5. Цымблер М.Л., Полуянов А.Н., Краева Я.А. Параллельный алгоритм восстановления сенсорных данных в режиме реального времени для многоядерного процессора // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2022. Т. 11, № 3. С. 68–89. PDF DOI: 10.14529/cmse220305 РИНЦ
    6. Гоглачев А.И., Цымблер М.Л. Применение параллельных вычислений для аннотирования сенсорных данных // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2022. Т. 11, № 2. С. 30–42. PDF DOI: 10.14529/cmse220203 РИНЦ
    7. Цымблер М.Л., Гоглачев А.И. Поиск типичных подпоследовательностей временного ряда на графическом процессоре // Вычислительные методы и программирование. 2021. Т. 22, № 4. С. 344–359. PDF DOI: 10.26089/NumMet.v22r423 РИНЦ
    8. Цымблер М.Л., Полонский В.А., Юртин А.А. Об одном методе восстановления пропущенных значений потокового временного ряда в режиме реального времени. Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2021. Т. 10, № 4. С. 5–25. PDF DOI: 10.14529/cmse210401 РИНЦ
    9. Иванова Е.В., Цымблер М.Л. Внедрение концепции матричного профиля в реляционную СУБД для интеллектуального анализа временных рядов // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2021. Т. 10, № 3. С. 72–87. PDF DOI: 10.14529/cmse210305 РИНЦ
    10. Цымблер М.Л., Краева Я.А., Латыпова Е.А., Иванова Е.В., Шнайдер Д.А., Басалаев А.А. Очистка сенсорных данных в интеллектуальных системах управления отоплением зданий // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2021. Т. 10, № 3. С. 16–36. PDF DOI: 10.14529/cmse210302 РИНЦ
    11. Иванов С.А., Никольская К.Ю., Радченко Г.И., Соколинский Л.Б., Цымблер М.Л. Концепция построения цифрового двойника города // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2020. Т. 9, № 4. С. 5–23. PDF DOI: 10.14529/cmse200401 РИНЦ
    12. Иванова Е.В., Цымблер М.Л. Обзор современных систем обработки временных рядов. Вестник ЮУрГУ // Серия: Вычислительная математика и информатика. 2020. Т. 9, № 4. С. 79–97. PDF DOI: 10.14529/cmse200406 РИНЦ
    13. Цымблер М.Л., Краева Я.А. Параллельный алгоритм поиска лейтмотивов временного ряда для графического процессора // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2020. Т. 9, № 3. С. 17–34. PDF DOI: 10.14529/cmse200302 РИНЦ
    14. Gudkov V.Yu., Lepikhova D.N., Gavrilova M.L., Zymbler M.L. Using Delaunay Triangulation for Fingerprint Template Generation // Вестник ЮУрГУ. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. 2019. Т. 19, № 3. С. 33–41. PDF DOI: 10.14529/ctcr190303 РИНЦ
    15. Цымблер М.Л. Параллельный алгоритм поиска диссонансов временного ряда для многоядерных ускорителей // Вычислительные методы и программирование: Новые вычислительные технологии. 2019. Т. 20, № 3. С. 211–223. PDF DOI: 10.26089/NumMet.v20r320 РИНЦ
    16. Цымблер М.Л. Обзор методов интеграции интеллектуального анализа данных в реляционные СУБД // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2019. Т. 8, № 2. С. 32–62. PDF DOI: 10.14529/cmse190203 РИНЦ
    17. Зыкин В.С., Цымблер М.Л. Обновление многотабличных представлений на основе коммутативных преобразований базы данных // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2019. Т. 8, № 2. С. 92–106. PDF DOI: 10.14529/cmse190206 РИНЦ
    18. Речкалов Т.В., Цымблер М.Л. Параллельный алгоритм кластеризации данных для многоядерных ускорителей Intel MIC // Вычислительные методы и программирование: Новые вычислительные технологии. 2019. Т. 20, № 2. С. 104–115. PDF DOI: 10.26089/NumMet.v20r211 РИНЦ
    19. Цымблер М.Л. Параллельный поиск частых наборов на многоядерных ускорителях Intel MIC // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2019. Т. 8, № 1. С. 54–70. PDF DOI: 10.14529/cmse190104 РИНЦ
    20. Краева Я.А., Цымблер М.Л. Совместное использование технологий MPI и OpenMP для параллельного поиска похожих подпоследовательностей в сверхбольших временных рядах на вычислительном кластере с узлами на базе многоядерных процессоров Intel Xeon Phi Knights Landing // Вычислительные методы и программирование: Новые вычислительные технологии. 2019. Т. 20, № 1. С. 29–44. PDF DOI: 10.26089/NumMet.v20r104 РИНЦ
    21. Речкалов Т.В., Цымблер М.Л. Параллельный алгоритм вычисления матрицы Евклидовых расстояний для многоядерного процессора Intel Xeon Phi Knights Landing // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2018. Т. 7, № 3. С. 65–82. PDF DOI: 10.14529/cmse180305 РИНЦ
    22. Пан К.С., Цымблер М.Л. Внедрение фрагментного параллелизма в СУБД с открытым кодом // Программирование. 2015. № 6. С. 18–32. PDF РИНЦ
    23. Мовчан А.В., Цымблер М.Л. Обнаружение подпоследовательностей во временных рядах // Открытые системы. СУБД. 2015. № 2. С. 42–43. HTML РИНЦ
    24. Янцен Д.Д., Цымблер М.Л. Алгоритм репрезентативного сэмплинга для систем баз данных на основе фрагментного параллелизма // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2014. Т. 3, № 4. С. 36–50. PDF DOI: 10.14529/cmse140402 РИНЦ
    25. Пан К.С., Соколинский Л.Б., Цымблер М.Л. Интеграция параллелизма в СУБД с открытым кодом // Открытые системы. СУБД. 2013. № 9. С. 56–58. PDF РИНЦ
    26. Миниахметов Р.М., Рогов А.А., Цымблер М.Л. Обзор алгоритмов локального позиционирования для мобильных устройств // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2013. Т. 2. № 2. С. 83–96. PDF DOI: 10.14529/cmse130207 РИНЦ
    27. Епишев В.В., Исаев А.П., Миниахметов Р.М., Мовчан А.В., Смирнов А.С., Соколинский Л.Б., Цымблер М.Л., Эрлих В.В. Система интеллектуального анализа данных физиологических исследований в спорте высших достижений // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2013. Т. 2. № 1. С. 44–54. PDF DOI: 10.14529/cmse130105 РИНЦ
    28. Миниахметов Р.М., Цымблер М.Л. Интеграция алгоритма кластеризации Fuzzy c-Means в PostgreSQL // Вычислительные методы и программирование: Новые вычислительные технологии. 2012. Т. 13. С. 46–52. PDF  РИНЦ
    29. Пан К.С., Цымблер М.Л. Разработка параллельной СУБД на основе последовательной СУБД PostgreSQL с открытым исходным кодом // Вестник ЮУрГУ // Серия: Математическое моделирование и программирование. 2012. № 18(277). Вып. 12. С. 112–120. PDF РИНЦ
    30. Пан К.С., Цымблер М.Л. Параллельный алгоритм решения задачи анализа рыночной корзины на процессорах Cell // Вестник ЮУрГУ. Серия: Математическое моделирование и программирование. 2010. № 16(192). Вып. 5. С. 48–57. PDF РИНЦ
    31. Цымблер М.Л. Поддержка пользовательских типов данных в параллельной СУБД Омега для МВС-100 // Вестник Челябинского университета. Серия: Математика, механика, информатика. 2003. № 1(7). С. 199-201. PDF РИНЦ
    32. Цымблер М.Л. Методы организации управления данными в многопроцессорных вычислительных системах с массивно-параллельной архитектурой // Вестник молодых ученых. Серия: Технические науки. 2002. № 9. С. 75–87. PDF РИНЦ
    33. Соколинский Л.Б., Цымблер М.Л. Принципы реализации системы управления файлами в параллельной СУБД Омега для МВС-100 // Вестник Челябинского университета. Серия: Математика, механика, информатика. 1999. № 2(5). C. 176–199. PDF РИНЦ
  • Статьи в трудах конференций, вышедших в зарубежных издательствах
    1. Zymbler M., Kraeva Ya., Latypova E., Kumar S., Shnayder D., Basalaev A. Cleaning Sensor Data in Smart Heating Control System // Proceedings of 2020 Global Smart Industry Conference, GloSIC 2020, Chelyabinsk, Russia, November 17–19, 2020. P. 375–381. PDF Scopus WOS:000646231600061 DOI: 10.1109/GloSIC50886.2020.9267813 
    2. Ivanov S., Nikolskaya N., Radchenko G., Sokolinsky L., Zymbler M. Digital Twin of City: Concept Overview // Proceedings of 2020 Global Smart Industry Conference, GloSIC 2020, Chelyabinsk, Russia, November 17–19, 2020. P. 178–186. PDF Scopus WOS:000646231600029 DOI: 10.1109/GloSIC50886.2020.9267879 
    3. Zymbler M., Kraeva Ya., Grents A., Perkova A., Kumar S. An Approach to Fuzzy Clustering of Big Data Inside a Parallel Relational DBMS // 21st International Conference on Data Analytics and Management in Data Intensive Domains, DAMDID/RCDL 2019, Kazan, Russia, October 16–18, 2019, Revised Selected Papers. Communications in Computer and Information Science. 2020. Vol. 1223. P. 211–223. PDF Scopus DOI: 10.1007/978-3-030-51913-1_14
    4. Kumar S., Kraeva Ya., Kraleva R., Zymbler M. A Deep Neural Network Approach to Predict the Wine Taste Preferences // Intelligent Computing in Engineering. Select Proceedings of RICE 2019, 4th International Conference on Research in Intelligent and Computing in Engineering, August 89, 2019, Hanoi, Vietnam. Advances in Intelligent Systems and Computing. 2020. Vol. 1125. P. 1165–1174. PDF Scopus DOI: 10.1007/978-981-15-2780-7_120
    5. Zymbler M., Polyakov A., Kipnis M. Time Series Discord Discovery on Intel Many-Core Systems // 13th International Conference, PCT 2019, Kaliningrad, Russia, April 2–4, 2019, Revised Selected Papers. Communications in Computer and Information Science. 2019. Vol. 1063. P. 168–182. PDF Scopus WOS:000558285700012 DOI: 10.1007/978-3-030-28163-2_12
    6. Kraeva Ya., Zymbler M. Scalable Algorithm for Subsequence Similarity Search in Very Large Time Series Data on Cluster of Phi KNL // 20th International Conference on Data Analytics and Management in Data Intensive Domains, DAMDID/RCDL 2018, Moscow, Russia, October 9–12, 2018, Revised Selected Papers. Communications in Computer and Information Science. 2019. Vol. 1003. P. 149–164. PDF Scopus DOI: 10.1007/978-3-030-23584-0_9
    7. Kraeva Ya., Zymbler M. An Efficient Subsequence Similarity Search on Modern Intel Many-core Processors for Data Intensive Applications // Selected Papers of the XX International Conference on Data Analytics and Management in Data Intensive Domains, DAMDID/RCDL 2018, Moscow, Russia, October 9–12, 2018.  CEUR Workshop Proceedings. 2018. Vol. 2277. P. 143–151. URL PDF Scopus
    8. 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. Article no. 8570155. PDF WOS:000462287600095 Scopus DOI: 10.1109/GloSIC.2018.8570155
    9. Rechkalov T., Zymbler M. A Study of Euclidean Distance Matrix Computation on Intel Many-Core Processors // 12th International Conference, PCT 2018, Rostov-on-Don, Russia, April 2–6, 2018, Revised Selected Papers. Communications in Computer and Information Science. 2018. Vol. 910. P. 200–215. PDF DOI: 10.1007/978-3-319-99673-8_15 WOS:000521733800015 Scopus
    10. Rechkalov T., Zymbler M. Integrating DBMS and Parallel Data Mining Algorithms for Modern Many-Core Processors // 19th International Conference on Data Analytics and Management in Data Intensive Domains, DAMDID/RCDL 2017, Moscow, Russia, October 10–13, 2017, Revised Selected Papers. Communications in Computer and Information Science. 2018. Vol. 822. P. 230–245. PDF DOI: 10.1007/978-3-319-96553-6_17 Scopus
    11. Rechkalov T., Zymbler M. An Approach to Data Mining Inside PostgreSQL Based on Parallel Implementation of UDFs // Selected Papers of the XIX International Conference on Data Analytics and Management in Data Intensive Domains (DAMDID/RCDL 2017), Moscow, Russia, October 9–13, 2017. CEUR Workshop Proceedings. 2017. Vol. 2022. P. 114–121. URL PDF Scopus
    12. 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
    13. Movchan A.V., Zymbler M.L. Parallel Implementation of Searching the Most Similar Subsequence in Time Series for Computer Systems with Distributed Memory // Proceedings of the 10th Annual International Scientific Conference on Parallel Computing Technologies (PCT 2016). Arkhangelsk, Russia, March 29–31, 2016. CEUR Workshop Proceedings. 2016. Vol. 1576. P. 615–628. URL PDF Scopus
    14. Rechkalov T.V., Zymbler M.L. Accelerating Medoids-based Clustering with the Intel Many Integrated Core Architecture // Proceedings of the 9th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT'2015), October 14–16, 2015, Rostov-on-Don, Russia. IEEE, 2015. P. 413–417. PDF DOI: 10.1109/ICAICT.2015.7338591 WOS:000380404000088 Scopus
    15. Miniakhmetova M.S., Zymbler M.L. An Approach to Personalized Video Summarization Based on User Preferences Analysis // Proceedings of the 9th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT'2015), October 14–16, 2015, Rostov-on-Don, Russia. IEEE, 2015. P. 153–155. PDF DOI: 10.1109/ICAICT.2015.7338536 WOS:000380404000033 Scopus
    16. Movchan A.V., Zymbler M.L. Time Series Subsequence Similarity Search Under Dynamic Time Warping Distance on the Intel Many-core Accelerators // Proceedings of the 8th International Conference on Similarity Search and Applications, SISAP 2015 (Glasgow, Scotland, UK, October 12–14, 2015). Lecture Notes in Computer Science. Vol. 9371. Springer, 2015. P. 295–306. PDF DOI: 10.1007/978-3-319-25087-8_28 WOS:000374289600028 Scopus
    17. Movchan A.V., Zymbler M.L. Parallel algorithm for local-best-match time series subsequence similarity search on the Intel MIC architecture // Proceedings of the 1st Russian Conference on Supercomputing - Supercomputing Days (RuSCDays 2015). Moscow, Russian Federation, September 28–29, 2015. CEUR Workshop Proceedings. 2015. Vol. 1482. P. 332–343. URL PDF Scopus
    18. 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
    19. Miniakhmetov R.M., Movchan A.V., Zymbler M.L. Accelerating Time Series Subsequence Matching on the Intel Xeon Phi Many-core Coprocessor // Proceedings of the 38th International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics, MIPRO'2015, Opatija, Croatia, May 25–29, 2015. IEEE, 2015. P. 1675–1680. PDF DOI: 10.1109/MIPRO.2015.7160493 Scopus WOS:000380405300217 РИНЦ
    20. Pan C.S., Zymbler M.L. Very Large Graph Partitioning by Means of Parallel DBMS // Proceedings of the 17th East-European Conference on Advances in Databases and Information Systems, ADBIS 2013 (Genoa, Italy, September 1–4, 2013). Lecture Notes in Computer Science. 2013. Vol. 8133. Springer, 2013. P. 388–399. PDF DOI: 10.1007/978-3-642-40683-6_29 Scopus РИНЦ
    21. Pan C.S., Zymbler M.L. Taming Elephants, or How to Embed Parallelism into PostgreSQL. Proceedings of the Database and Expert Systems Applications – 24th International Conference, DEXA 2013 (Prague, Czech Republic, August 26–29, 2013). Lecture Notes in Computer Science. 2013. Vol. 8055. Part I. Springer, 2013. P. 153–164. PDF DOI: 10.1007/978-3-642-40285-2_15 Scopus РИНЦ
  • Статьи в сборниках и трудах конференций, изданных в России и СНГ
    1. Ivanova O.N., Melyokhin A.V., Ivanova E.V., Kumar S., Zymbler M.L. Intermediate Fusion Approach for Pneumonia Classification on Imbalanced Multimodal Data // Цифровая индустрия: состояние и перспективы развития 2023 – Всероссийская конференция с международным участием, ЦИСП’2023, г. Челябинск, 21–23 ноября 2023 г. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2024. С. 24–32. PDF DOI: 10.14529/glosic2023 РИНЦ
    2. Краева Я.А., Цымблер М.Л. Поиск аномалий в больших временных рядах на кластере с GPU узлами // Суперкомпьютерные дни в России: Труды международной конференции (25–26 сентября 2023 г., Москва). М.: МАКС Пресс, 2023. С. 149–160. PDF DOI: 10.29003/m3478.978-5-317-07070-0 РИНЦ
    3. Цымблер М.Л., Полуянов А.Н. Параллельный алгоритм восстановления пропущенных значений потокового временного ряда в режиме реального времени // Параллельные вычислительные технологии – XVI международная конференция, ПаВТ'2022, г. Дубна, 29–31 марта 2022 г. Короткие статьи и описания плакатов. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2022. С. 128–140. PDF DOI: 10.14529/pct2022 РИНЦ
    4. Цымблер М.Л., Гоглачев А.И. Применение параллельных вычислений для аннотирования сенсорных данных // Параллельные вычислительные технологии – XVI международная конференция, ПаВТ'2022, г. Дубна, 29–31 марта 2022 г. Короткие статьи и описания плакатов. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2022. С. 141–148. PDF DOI: 10.14529/pct2022 РИНЦ
    5. Цымблер М.Л., Краева Я.А. Параллельный алгоритм поиска лейтмотивов временного ряда для графического процессора // Параллельные вычислительные технологии – XIV международная конференция, ПаВТ'2020, г. Пермь, 31 марта – 2 апреля 2020 г. Короткие статьи и описания плакатов. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2020.  С. 298–311. PDF РИНЦ
    6. Kraeva Ya., Zymbler M. An Efficient Subsequence Similarity Search on Modern Intel Many-core Processors for Data Intensive Applications // Аналитика и управление данными в областях с интенсивным использованием данных: Сборник научных трудов XX Международной конференции DAMDID / RCDL'2018 (9–12 октября 2018 г., Москва, МГУ, Россия). С. 116–124. PDF
    7. Rechkalov T., Zymbler M. An Approach to Data Mining Inside PostgreSQL Based on Parallel Implementation of UDFs // Аналитика и управление данными в областях с интенсивным использованием данных: Сборник научных трудов XIX Международной конференции DAMDID / RCDL'2017 (10–13 октября 2017 г., Москва, МГУ, Россия). С. 147–154. PDF РИНЦ
    8. Мовчан А.В., Цымблер М.Л. Параллельная реализация поиска самой похожей подпоследовательности временного ряда для систем с распределенной памятью // Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ'2016): труды международной научной конференции (28 марта – 1 апреля 2016 г., г. Архангельск). Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2016. С. 615–628. PDF РИНЦ
    9. Мовчан А.В., Цымблер М.Л. Параллельный алгоритм поиска локально похожих подпоследовательностей временного ряда для ускорителей на базе архитектуры Intel MIC // Суперкомпьютерные дни в России: Труды международной конференции (Москва, 28–29 сентября 2015 г.). М.: Изд-во МГУ, 2015. C. 332–343. PDF РИНЦ
    10. Мовчан А.В., Цымблер М.Л. Нахождение похожих подпоследовательностей временного ряда с помощью многоядерного сопроцессора Intel Xeon Phi // Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ’2015): труды международной научной конференции (Екатеринбург, 31 марта – 2 апреля 2015 г.). Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2015. С. 212–224. PDF РИНЦ
    11. Янцен Д.Д., Цымблер М.Л. Алгоритм репрезентативного сэмплинга для параллельных реляционных систем баз данных. Научный сервис в сети Интернет: многообразие суперкомпьютерных миров: Труды Международной суперкомпьютерной конференции (22–27 сентября 2014 г., Новороссийск). М.: Изд-во МГУ, 2014. С. 32–40. PDF РИНЦ
    12. Мовчан А.В., Цымблер М.Л. Параллельный алгоритм поиска похожих подпоследовательностей временного ряда для сопроцессора Intel Xeon Phi // Научный сервис в сети Интернет: многообразие суперкомпьютерных миров: Труды Международной суперкомпьютерной конференции (22–27 сентября 2014 г., Новороссийск). М.: Изд-во МГУ, 2014. С. 245–251. PDF РИНЦ
    13. Миниахметова М.С., Цымблер М.Л. Поиск объектов в хранилищах видеоданных на основе использования параллельной СУБД и сопроцессоров Intel Xeon Phi // Научный сервис в сети Интернет: многообразие суперкомпьютерных миров: Труды Международной суперкомпьютерной конференции (22–27 сентября 2014 г., Новороссийск). М.: Изд-во МГУ, 2014. С. 270–274. PDF РИНЦ
    14. Пан К.С., Цымблер М.Л. Использование параллельной СУБД PargreSQL для интеллектуального анализа сверхбольших графов // Суперкомпьютерные технологии в науке, образовании и промышленности. 2012. № 1. С. 113–120. PDF
    15. Пан К.С., Цымблер М.Л. Архитектура и принципы реализации параллельной СУБД PargreSQL // Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ’2011): труды международной научной конференции (Москва, 28 марта – 1 апреля 2011 г.). Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2011. С. 577–584. PDF РИНЦ
    16. Пан К.С., Цымблер М.Л. Проект PargreSQL: разработка параллельной СУБД на основе свободной СУБД PostgreSQL. Научный сервис в сети Интернет: суперкомпьютерные центры и задачи: Труды международной научной конференции (Новороссийск, 20–25 сентября 2010 г.). М.: Изд-во МГУ, 2010. С. 308–313. PDF РИНЦ
    17. Пан К.С., Цымблер М.Л. Решение задачи анализа рыночной корзины на процессорах Cell // Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ’2010): Труды международной научной конференции (Уфа, 29 марта – 2 апреля 2010 г.). Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2010. С. 551–560. PDF РИНЦ
    18. Евдокимова А.С., Силкина Н.С., Соколинский Л.Б., Цымблер М.Л. Электронные учебные энциклопедии как основа самостоятельной работы студентов по изучению параллельных вычислительных технологий // Новые информационные технологии в образовании: Материалы междунар. науч.-практ. конф., Екатеринбург, 24–27 февраля 2009 г.: В 2 ч. Екатеринбург: Изд-во Рос. гос. проф.-пед. ун-та, 2009. Ч. 1. С. 75–79. PDF
    19. Домбровский К.А., Кафтанников И.Л., Лымарь Т.Ю., Панюков А.В., Силкина Н.С., Соколинский Л.Б., Цымблер М.Л., Цытович П.Л. Параллельные вычислительные технологии для бакалавров направлений «Прикладная математика информатика» и «Информационные технологии» // Современные информационные технологии и ИТ-образование: III Международная научно-практическая конференция,  Москва, МГУ им. М.В. Ломоносова, 6–9 декабря 2008 г.: Сб. докладов: Учебно-методическое пособие / Под ред. В.А. Сухомлина. М.: МАКС Пресс, 2008. С. 482–489. PDF
    20. Аксенова Е.В., Цымблер М.Л. Технология гибридных обменов сообщениями на базе стандартов MPI и OpenMP для кластерных систем // Научный сервис в сети Интернет: многоядерный компьютерный мир. 15 лет РФФИ: Труды Всероссийск. науч. конф. (24–29 сентября 2007 г., Новороссийск). М.: Изд-во МГУ, 2007. С. 44–47. PDF РИНЦ
    21. Замышляева А.А., Цымблер М.Л. Обеспечение коннективности базы данных программ учебных дисциплин на основе технологии XML // Научный сервис в сети Интернет: Труды Всероссийской научной конференции (20–25 сентября 2004 г., г. Новороссийск). М.: Изд-во МГУ, 2004. С. 37–39. PDF РИНЦ
    22. Цымблер М.Л., Соколинский Л.Б., Лепихов А.В. Прототипирование параллельной СУБД как основа учебного курса по параллельным системам баз данных // Международная научная конференция «Суперкомпьютерные системы и их применение» (SSA'2004): Доклады конференции (26–28 октября 2004 г., Минск). Мн.: ОИПИ НАН Беларуси, 2004. C. 212–217. PDF РИНЦ
    23. Цымблер М.Л., Соколинский Л.Б. Организация распределенной обработки больших массивов данных в вычислительных системах с массовым параллелизмом // Высокопроизводительные вычисления и их приложения: Труды Всероссийской научной конференции (30 октября – 2 ноября 2000 г., г. Черноголовка). М.: Изд-во МГУ, 2000. С. 186–190. PDF
    24. Цымблер М.Л., Соколинский Л.Б. Выбор оптимальной стратегии вытеснения страниц в параллельной СУБД Омега для мультипроцессорной системы МВС-100 // Распределенные системы: оптимизация и приложения в экономике и науках об окружающей среде (DSO'2000). Сб. докл. Междунар. конф. (30 мая – 2 июня 2000 г., Екатеринбург). Екатеринбург: УрО РАН, 2000. C. 337–340. PDF
    25. Zymbler M.L., Sokolinsky L.B. Implementation Principles of File Management System for Omega Parallel DBMS // Proceedings of the 2nd Int. Workshop on Computer Science and Information Technologies (CSIT'2000), Ufa, Russia, September 18-23, 2000. Ufa State Aviation Technical University, 2000. Vol. 1. P. 173–178. PDF
    26. Zymbler M.L. Computer Aided Design Facilities for Prototyping the Omega DBMS // CSIT'99, Proceedings of the 1st International Workshop on Computer Science and Information Technologies, January 18–22, 1999, Moscow, Russia. MEPhI Publishing, 1999. Vol. 2. URL: http://msu.jurinfor.ru/CSIT99/Zymbler99.htm (дата обращения: 08.05.2013) PDF
  • Тезисы докладов на международных и всероссийских конференциях
    1. Zymbler M., Kumar S., Kraeva Y., Grents A., Perkova A. Big Data Processing and Analytics Inside DBMS // Selected Papers of the XX International Conference on Data Analytics and Management in Data Intensive Domains (DAMDID/RCDL 2019), Kazan, Russia, October 15–18, 2019. CEUR Workshop Proceedings. 2019. Vol. 2523. P. 21. URL PDF
    2. Цымблер М.Л., Шумилин П.И. Поиск ассоциативных правил в суперкомпьютерных рейтингах Top500 и Топ50 // Параллельные вычислительные технологии – XIII международная конференция, ПаВТ'2019, г. Калининград, 2–4 апреля 2019 г. Короткие статьи и описания плакатов. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2019. С. 465. PDF РИНЦ
    3. Вейс А.А., Мовчан А.В, Цымблер М.Л. Применение сопроцессоров Xeon Phi для работы с потоковыми фонограммами // Тезисы докладов VI Московского суперкомпьютерного форума (Москва, 29 октября 2015 г.). М.: Открытые системы, 2015. C. 39. PDF
    4. Речкалов Т.В., Цымблер М.Л. Подход к интеграции интеллектуального анализа данных и реляционной СУБД на основе таблиц предвычислений // Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ’2015): труды международной научной конференции (Екатеринбург, 31 марта – 2 апреля 2015 г.). Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2015. С. 515. PDF РИНЦ
    5. Цымблер М.Л., Мовчан А.В. Поиск похожих подпоследовательностей временных рядов на сопроцессорах Intel Xeon Phi // Тезисы докладов конференции «Большие Данные в национальной экономике» (Москва, 21 октября 2014 г.). М.: Открытые системы, 2014. С. 6–8. PDF
    6. Мовчан А.В., Цымблер М.Л. Разработка параллельного алгоритма поиска похожих подпоследовательностей временного ряда для сопроцессора Intel Xeon Phi // Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ'2014): труды международной научной конференции (1–3 апреля 2014 г., г. Ростов-на-Дону). Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2014. С. 372. PDF РИНЦ
    7. Янцен Д.Д., Цымблер М.Л. Алгоритм репрезентативного сэмплинга для параллельных систем баз данных // Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ'2014): труды международной научной конференции (1–3 апреля 2014 г., г. Ростов-на-Дону). Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2014. С. 381. PDF РИНЦ
    8. Пан К.С., Соколинский Л.Б., Цымблер М.Л. Интеграция параллелизма в СУБД с открытым кодом // Тезисы докладов конференции «Большие Данные в национальной экономике» (Москва, 22 октября 2013 г.). М.: Открытые системы, 2013. С. 6-8. PDF
    9. Пан К.С., Цымблер М.Л. Исследование эффективности параллельной СУБД PargreSQL // Научный сервис в сети Интернет: все грани параллелизма: Труды Международной суперкомпьютерной конференции (23–28 сентября 2013 г., Новороссийск). М.: Изд-во МГУ, 2013. С. 148–149. PDF РИНЦ
    10. Миниахметова М.С., Цымблер М.Л. Разработка параллельного алгоритма шифрования ГОСТ 28147-89 на платформе Intel Xeon Phi // Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ'2013): труды международной научной конференции (1–5 апреля 2013 г., г. Челябинск). Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2013. C. 606. PDF РИНЦ
    11. Аксенова Е.В., Цымблер М.Л. Совместное использование стандарта MPI и нитей POSIX для организации обменов сообщениями в кластерных вычислительных системах // Параллельные вычислительные технологии (ПаВТ'2008): Труды международной научной конференции (Санкт-Петербург, 28 января – 1 февраля 2008 г.). Челябинск. Изд-во ЮУрГУ, 2008. С. 514. PDF РИНЦ
    12. Аксенова Е.В., Цымблер М.Л. Использование технологий MPI и OpenMP для организации обменов сообщениями в вычислительных системах с кластерной архитектурой // Параллельные вычислительные технологии: Труды международной научной конференции (29 января – 2 февраля 2007 г., г. Челябинск). Челябинск: Изд-во ЮУрГУ. 2007. Т. 2. С. 282. PDF РИНЦ
    13. Цымблер М.Л. Опыт использования Internet-технологий в подготовке студентов Челябинского госуниверситета к олимпиадам по программированию // Интернет, образование, наука (ИОН-2000): Сб. докл. Междунар. конф. (10–12 октября 2000 г., Винница). Винница: Универсум, 2000. С. 125–126. PDF
    14. Жигальская Н.С., Цымблер М.Л. Внедрение современных параллельных вычислительных технологий в образовательные стандарты подготовки ИТ-специалистов на базе модели электронного учебного курса // Преподавание информационных технологий в Российской Федерации: Тезисы докладов VI открытой всероссийской конференции (12–13 мая 2008 г., Нижний Новгород). Нижний Новгород: Изд-во ННГУ, 2008. С. 22–25. PDF
    15. Цымблер М.Л., Соколинский Л.Б., Федрушков В.В. Использование Internet-технологий в коллективной разработке больших программных систем // Научный сервис в сети Internet: Тезисы докладов Всероссийской научной конференции (20–25 сентября 1999 г., Новороссийск). М.: Изд-во МГУ, 1999. С. 207–210. HTML
    16. Цымблер М.Л., Арсламбеков М.М. Система автоматической проверки решений задач по программированию, использующая сетевые технологии // Телематика'99: Тезисы докладов Всероссийской научно-методической конференции (7–10 июня 1999 г., Санкт-Петербург). СПб: Вузтелекомцентр, 1999. C. 182. HTML
    17. Соколинский Л.Б., Цымблер М.Л. Использование МВС-100 в качестве машины баз данных. Информационный бюллетень Ассоциации математического программирования. № 8. Екатеринбург: УрО РАН, 1999. C. 251–252. HTML
    18. Соколинский Л.Б., Цымблер М.Л. Проект создания параллельной СУБД Омега на базе суперкомпьютера МВС-100/1000 // Телематика'98: Тез. докл. Всероссийской научно-методической конференции (7–10 июня 1998 г., Санкт-Петербург). СПб: Вузтелекомцентр, 1998. C. 154–155. HTML

Свидетельства о регистрации программ и баз данных

  1. Юртин А.А., Цымблер М.Л., Гоглачев А.И., Краева Я.А. Свидетельство Роспатента о государственной регистрации программы для ЭВМ «Нейросетевая модель прогноза остаточного ресурса подшипников стана горячего сортового проката на основе анализа данных виброконтроля» № 2024611316 от 19.01.2024 PDF РИНЦ ФИПС
  2. Гоглачев А.И., Цымблер M.Л. Свидетельство Роспатента о государственной регистрации программы для ЭВМ «PaSTiLa: параллельная программа для автоматизированной разметки длинных временных рядов» № 2023688858 от 25.12.2023 PDF РИНЦ ФИПС
  3. Краева Я.А., Цымблер M.Л. Свидетельство Роспатента о государственной регистрации программы для ЭВМ «PALMAD: детектор аномалий различной длины во временном ряде на графическом процессоре» № 2022667716 от 23.09.2022 PDF РИНЦ ФИПС
  4. Гоглачев А.И., Цымблер M.Л. Свидетельство Роспатента о государственной регистрации программы для ЭВМ «PSF: программа для автоматического аннотирования временного ряда на графическом процессоре» № 2022619627 от 24.05.2022 PDF РИНЦ ФИПС
  5. Полонский В.А., Цымблер M.Л., Юртин А.А. Свидетельство Роспатента о государственной регистрации программы для ЭВМ «SANNI: программа для автоматического восстановления пропущенных значений в сенсорных данных, поступающих в режиме реального времени» № 2022618614 от 13.05.2022 PDF РИНЦ ФИПС
  6. Иванова Е.В., Цымблер M.Л. Свидетельство Роспатента о государственной регистрации программы для ЭВМ «MPPostgres: библиотека подпрограмм для интеллектуального анализа временных рядов в СУБД PostgreSQL» № 2021664956 от 15.09.2021 PDF РИНЦ ФИПС
  7. Юртин А.А., Полонский В.А., Цымблер M.Л., Гоглачев А.И. Свидетельство Роспатента о государственной регистрации программы для ЭВМ «Программный комплекс для хранения и интеллектуального анализа данных о процессе электродуговой сварки стальных труб большого диаметра» № 2021663042 от 11.08.2021 PDF РИНЦ ФИПС
  8. Цымблер M.Л., Краева Я.А., Латыпова Е.А. Свидетельство Роспатента о государственной регистрации программы для ЭВМ «Программная система очистки данных температурных датчиков для системы управления отоплением умного дома» № 2020662018 от 06.10.2020 PDF РИНЦ ФИПС
  9. Цымблер M.Л., Краева Я.А. Свидетельство Роспатента о государственной регистрации программы для ЭВМ «Программная система для поиска шаблонов во временном ряде на графическом процессоре» № 2020619439 от 17.08.2020 PDF РИНЦ ФИПС
  10. Цымблер M.Л., Краева Я.А., Гренц А.В. Свидетельство Роспатента о государственной регистрации программы для ЭВМ «Программная система для поиска аномалий во временном ряде на высокопроизводительном вычислительном кластере с многоядерными ускорителями» № 2020619273 от 14.08.2020 PDF РИНЦ ФИПС
  11. Краева Я.А., Цымблер M.Л. Свидетельство Роспатента о государственной регистрации программы для ЭВМ «Программный комплекс для решения задачи восстановления пропущенных значений временного ряда на многоядерных вычислительных системах» № 2019666217 от 06.12.2019. PDF РИНЦ ФИПС
  12. Краева Я.А., Цымблер M.Л. Свидетельство Роспатента о государственной регистрации программы для ЭВМ «Программный комплекс для решения задачи поиска лейтмотивов временного ряда на многоядерных вычислительных системах» № 2019666216 от 06.12.2019. PDF РИНЦ ФИПС
  13. Поляков А.В., Цымблер M.Л. Свидетельство Роспатента о государственной регистрации программы для ЭВМ «Программный комплекс для решения задачи поиска аномалий временного ряда на многоядерных вычислительных системах» № 2019666688 от 06.12.2019. PDF РИНЦ ФИПС
  14. Валько Д.В., Цымблер М.Л. Свидетельство Роспатента о государственной регистрации программы для ЭВМ «Система поддержки принятия решений в сфере менеджмента научных исследований на основе интеллектуального анализа наукометрических данных» № 2018610244 от 02.03.2018. PDF РИНЦ ФИПС
  15. Мовчан А.В., Цымблер М.Л. Свидетельство Роспатента о государственной регистрации программы для ЭВМ «Программный комплекс для поиска похожих подпоследовательностей временного ряда на многоядерном сопроцессоре Intel Xeon Phi» № 2015618537 от 11.08.2015. PDF РИНЦ ФИПС
  16. Соколинский Л.Б., Цымблер М.Л., Миниахметов Р.М. Свидетельство Роспатента о государственной регистрации базы данных «Справочно-библиографический ресурс «Интеллектуальный анализ данных на многопроцессорных вычислительных системах» № 2013620169 от 09.01.2013. PDF
  17. Соколинский Л.Б., Цымблер М.Л., Пан К.С., Медведев А.А. Свидетельство Роспатента о государственной регистрации программы для ЭВМ «Параллельная СУБД PargreSQL» № 2012614599 от 23.05.2012. PDF
  18. Цымблер М.Л., Пан К.С. Свидетельство Роспатента о государственной регистрации программы для ЭВМ «Программный комплекс для решения задачи анализа рыночной корзины на многоядерных процессорах с поддержкой векторных вычислений» № 2011610732 от 11.01.2011. PDF
  19. Лепихов А.В., Соколинский Л.Б., Цымблер М.Л. Свидетельство Роспатента о государственной регистрации программы для ЭВМ «Параллельная СУБД «Омега» для кластерных систем» № 2008614996 от 03.10.2008. PDF

Сборники трудов под редакцией

  • Специальные выпуски в зарубежных журналах
  1. Special Issue "Parallel Computing and Applications", Mathematics. 2022. Vol. 10, No. 10.
  2. Special Issue "Intelligent Computing in Industry Applications", Mathematics. 2021. Vol. 9, No. 17.
  • Сборники трудов международных конференций
  1. Parallel Computational Technologies 2023. Communications in Computer and Information Science. 2023. Vol. 1868
  2. Parallel Computational Technologies 2022. Communications in Computer and Information Science. 2022. Vol. 1618
  3. Parallel Computational Technologies 2021. Communications in Computer and Information Science. 2021. Vol. 1437
  4. Parallel Computational Technologies 2020. Communications in Computer and Information Science. 2020. Vol. 1263
  5. Parallel Computational Technologies 2019. Communications in Computer and Information Science. 2019. Vol. 1063
  6. Parallel Computational Technologies 2018. Communications in Computer and Information Science. 2018. Vol. 910
  7. Parallel Computational Technologies 2017. Communications in Computer and Information Science. 2017. Vol. 753

Учебно-методические публикации

  1. Иванова Е.В., Речкалов Т.В., Силкина Н.С., Цымблер М.Л. Основы программирования: задания для практических занятий и методические указания по их выполнению. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2013. 66 с. PDF
  2. Речкалов Т.В., Цымблер М.Л. Объектные базы данных. Задания для практических занятий и методические указания по их выполнению. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2013. 28 с. PDF
  3. Аксенова Е.В., Силкина Н.С., Цымблер М.Л., Шамакина А.В. Практикум на ЭВМ: методические указания к лабораторным работам. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2009. Ч. 1. 71 с. PDF
  4. Цымблер М.Л. Корпоративные системы баз данных. Методические указания к лабораторным работам. Челябинск: Изд-во ЧелГУ, 2003. 29 с. PDF
  5. Цымблер М.Л. Вычислительная практика студентов. Методические указания. Челябинск: Изд-во ЧелГУ, 2003. 34 с. PDF
  6. Цымблер М.Л., Овчинникова К.Р., Курбатова И.В. Городская олимпиада школьников 5-8 классов по программированию 2001-2002 гг. Челябинск: Изд-во ЧелГУ, 2003. 34 с. PDF
  7.  Окороков В.А., Овчинникова К.Р., Цымблер М.Л. Основы компьютерных технологий: Учебное пособие. Челябинск: Изд-во ЧелГУ, 1999. 146 с.
  8. Цымблер М.Л., Соколинский Л.Б. Лабораторные работы по курсу «Практикум по ЭВМ». Операционная система MS-DOS. Оболочка Norton Commander. Оболочка Turbo Pascal 7.0. Челябинск: Изд-во ЧелГУ, 1996. 25 с.
  9. Цымблер М.Л. Методические указания по вычислительной практике для студентов 1 курса математического факультета (специальность «Прикладная математика»). Челябинск: Изд-во ЧелГУ, 1995. 32 с. PDF

Научно-популярные публикации

  1. Цымблер М.Л. Big Data: несколько простых вопросов о сложном явлении. Суперкомпьютеры. 2014. № 1(17). С. 8–11. PDF
  2. Цымблер М.Л. Какие методы и технологии используются для обработки Больших Данных // Суперкомпьютеры. 2014. № 1(17). С. 20–23. PDF
  3. Миниахметов Р.М., Цымблер М.Л. Суперкомпьютерный допинг для профессиональных спортсменов. Суперкомпьютеры. 2013. № 2(14). С. 54–56. PDF
  4. Цымблер М.Л. Вокруг проекта Омега. Суперкомпьютеры. 2011. № 1(5). С. 24–27. PDF

Изменено: 22.11.2024, © М.Л. Цымблер