1. Высокопроизводительный поиск аномалий во временных рядах (тьюториал, совместно с Я.А. Краевой). DAMDID/RCDL’2025: XXVII International Conference on Data Analytics and Management in Data Intensive Domains (29–31 October 2025, Saint Petersburg, Russia). PDF (см. также репозиторий)
  2. GPU-Accelerated Matrix Profile Computing for Streaming Time Series. DAMDID/RCDL’2025: XXVII International Conference on Data Analytics and Management in Data Intensive Domains (29–31 October 2025, Saint Petersburg, Russia). PDF
  3. Time reveals all things: Leveraging behavioral patterns for anomaly detection and event prediction in time series. DAMDID/RCDL’2024: XXVI International Conference on Data Analytics and Management in Data Intensive Domains (23–25 October 2024, Nizhny Novgorod, Russia). PDF
  4. Parallel unsupervised algorithms and deep learning models for anomaly detection and load prediction in large computing systems. Lake Baikal Summit 2024 (6–7 June 2024, Moscow, Russia). PDF
  5. Параллельные алгоритмы и нейросетевые модели анализа временных рядов в задачах цифровой индустрии. Региональная научная конференция «Инновационные информационные технологии» (6 декабря 2023, ЮУрГУ, Челябинск). PDF 
  6. Интеллектуальный анализ временных рядов в задачах цифровой индустрии. ЦИСП'2023: Цифровая индустрия: состояние и перспективы развития (21–23 ноября 2023 г., Челябинск). PDF
  7. 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
  8. High-performance subsequence anomaly discovery in long time series. Software/Hardware Codesign and Performance Optimization Summit 2023 (12–14 October 2023, Nizhny Novgorod, Russia). PDF
  9. Поиск аномалий в больших временных рядах на кластере с GPU узлами. Международная научная конференция «Суперкомпьютерные дни в России» (25–26 сентября 2023 г., Москва). PDF
  10. Параллельные алгоритмы поиска аномалий временного ряда для графического процессора. Научный семинар по информационным технологиям (Лаборатория больших данных и машинного обучения ЮУрГУ, 5 мая 2023 г.). PDF
  11. Параллельное вычисление функции потерь на графическом процессоре для нейросетевых моделей восстановления временных рядов. Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии 2023» (28–30 марта 2023 г., Санкт-Петербург). PDF
  12. Автоматизированная разметка больших временных рядов на кластере с GPU узлами. Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии 2023» (28–30 марта 2023 г., Санкт-Петербург). PDF
  13. Автоматизированный поиск аномалий временных рядов на графическом процессоре. Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии 2023» (28–30 марта 2023 г., Санкт-Петербург). PDF
  14. Восстановление пропущенных значений в потоковом временном ряде с применением центрального и графического процессоров. Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии 2023» (28–30 марта 2023 г., Санкт-Петербург). PDF
  15. Time series and DBMSs: friends or foes? Database and Data Processing Workshop 2022 (16 December 2022, Moscow, Russia). PDF
  16. Интеллектуальный анализ временных рядов для приложений цифровой индустрии. Дни науки в Челябинской области 2022 (23 ноября 2022, Челябинск, ЮУрГУ). PDF
  17. Efficient time series analytics through DBMSs, ANNs, and parallel algorithms. System Software Workshop 2022 (Moscow, Russia, 19 October 2022). PDF
  18. Method of imputation missing values in multivariate streaming time series. Научный семинар по информационным технологиям (Лаборатория больших данных и машинного обучения ЮУрГУ, 11 октября 2022 г.). PDF
  19. Parallel algorithm for imputation missing values of time series. Научный семинар по информационным технологиям (Лаборатория больших данных и машинного обучения ЮУрГУ, 11 октября 2022 г.). PDF
  20. Time series analytics: acceleration with parallel algorithms. DAMDID/RCDL’2022: XXIV International Conference on Data Analytics and Management in Data Intensive Domains (5–7 October 2022, St. Petersburg, Russia). PDF
  21. Параллельный алгоритм поиска аномалий временного ряда для графического процессора. Научный семинар по информационным технологиям (Лаборатория больших данных и машинного обучения ЮУрГУ, 27 сентября 2022 г.). PDF
  22. Параллельный алгоритм поиска сниппетов временного ряда для графического процессора. Научный семинар по информационным технологиям (Лаборатория больших данных и машинного обучения ЮУрГУ, 27 сентября 2022 г.). PDF
  23. Поиск аномалий временного ряда на графическом процессоре. Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии 2022» (29–31 марта 2022 г., Дубна). PDF
  24. Применение параллельных вычислений для аннотирования сенсорных данных. Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии 2022» (29–31 марта 2022 г., Дубна). PDF
  25. Параллельный алгоритм восстановления пропущенных значений потокового временного ряда в режиме реального времени. Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии 2022» (29–31 марта 2022 г., Дубна). PDF
  26. Параллельный алгоритм поиска типичных подпоследовательностей временного ряда для графического процессора. Научный семинар по информационным технологиям (кафедра системного программирования ЮУрГУ, 30 ноября 2021 г.). PDF
  27. Обнаружение аномалий в больших временных рядах на основе совместного использования нейронных сетей и параллельных алгоритмов. Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии 2021» (30 марта – 1 апреля 2021 г., Волгоград). PDF
  28. Cleaning Sensor Data in Smart Heating Control System. 2020 Global Smart Industry Conference, GloSIC 2020, (Chelyabinsk, Russia, November 17–19, 2020). PDF
  29. Digital Twin of City: Concept Overview. 2020 Global Smart Industry Conference, GloSIC 2020, (Chelyabinsk, Russia, November 17–19, 2020). PDF
  30. Параллельный алгоритм поиска лейтмотивов временного ряда для графического процессора. Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии 2020» (31 марта – 2 апреля 2020 г., Пермь). PDF
  31. Поиск аномалий в сверхбольших временных рядах на высокопроизводительном кластере с многоядерными ускорителями. Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии 2020» (31 марта – 2 апреля 2020 г., Пермь). PDF
  32. Big Data Processing and Analytics Inside Relational DBMS. Huawei DB+AI Workshop’2019 (12–13 December 2019, Tula, Russia). PDF
  33. 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
  34. Параллельный алгоритм поиска диссонансов временного ряда для ускорителей Intel MIC. Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии 2019» (2–4 апреля 2019 г., Калининград). PDF
  35. Поиск ассоциативных правил в суперкомпьютерных рейтингах Top500 и Топ50. Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии 2019» (2–4 апреля 2019 г., Калининград). Плакат, PDF
  36. Параллельный алгоритм поиска похожих подпоследовательностей временного ряда для кластерных систем с узлами Intel Xeon Phi. Научный семинар по информационным технологиям (кафедра системного программирования ЮУрГУ, 11 декабря 2018 г.). PDF
  37. Определение налипаний в процессе непрерывного литья на основе использования нейронной сети. Научный семинар по информационным технологиям (кафедра системного программирования ЮУрГУ, 20 ноября 2018 г.). PDF
  38. Use of Deep Learning for Sticker Detection During Continuous Casting. 2018 Global Smart Industry Conference, GloSIC 2018, (Chelyabinsk, Russia, November 13–15, 2018). PDF
  39. An Efficient Subsequence Similarity Search on Modern Intel Many-core Processors for Data Intensive Applications. DAMDID/RCDL’2018, Data Analytics and Management in Data Intensive Domains (Moscow, Russia, October 9–12, 2018). PDF
  40. A Study of Euclidean Distance Matrix Computation on Intel Many-core Processors. Parallel Computational Technologies, 12th International Conference, PCT 2018 (Rostov-on-Don, Russia, April 2–6, 2018). PDF
  41. An Approach to Data Mining Inside PostgreSQL Based on Parallel Implementation of UDFs. DAMDID/RCDL’2017, Data Analytics and Management in Data Intensive Domains (Moscow, Russia, October 10–13, 2017). PDF
  42. Accelerating Dynamic Itemset Counting on Intel Many-core Systems. MIPRO 2017 - 40th International Convention (Opatija, Croatia, May 22–26, 2017). PDF
  43. Параллельная реализация поиска самой похожей подпоследовательности временного ряда для систем с распределенной памятью. Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии 2016» (28 марта – 1 апреля 2016 г., Архангельск). PDF
  44. Accelerating Medoids-based Clustering with the Intel Many Integrated Core Architecture. 9th International Conference on Application of Information and Communication Technologies, AICT 2015 (October 14–16, 2015, Rostov-on-Don, Russia). PDF
  45. An Approach to Personalized Video Summarization Based on User Preferences Analysis. 9th International Conference on Application of Information and Communication Technologies, AICT 2015 (October 14–16, 2015, Rostov-on-Don, Russia). PDF
  46. Time Series Subsequence Similarity Search under Dynamic Time Warping Distance on the Intel Many-core Accelerators. 8th International Conference on Similarity Search and Applications, SISAP 2015 (Glasgow, Scotland, UK, October 12–14, 2015). PDF
  47. Параллельный алгоритм поиска локально похожих подпоследовательностей временного ряда для ускорителей на базе архитектуры Intel MIC. Международная научная конференция «Суперкомпьютерные дни в России» (28–29 сентября 2015 г., Москва). PDF 
  48. Best-match Time Series Subsequence Search on the Intel Many Integrated Core Architecture. 19th East-European Conference on Advances in Databases and Information Systems, ADBIS 2015 (Poitiers, France, September 8–11, 2015). PDF
  49. Accelerating Time Series Subsequence Matching on the Intel Xeon Phi Many-core Coprocessor. MIPRO 2015 - 38th International Convention (Opatija, Croatia, May 25–29, 2015). PDF
  50. Нахождение похожих подпоследовательностей временного ряда с помощью многоядерного сопроцессора Intel Xeon Phi. Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии 2015» (31 марта – 2 апреля 2015 г., Екатеринбург). PDF 
  51. Подход к интеграции интеллектуального анализа данных и реляционной СУБД на основе таблиц предвычислений. Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии 2015» (31 марта – 2 апреля 2015 г., Екатеринбург). Плакат, PDF
  52. Поиск похожих подпоследовательностей временных рядов на сопроцессорах Intel Xeon Phi. Конференция «Большие данные в национальной экономике 2014» (21 октября 2014 г., Москва). PDF
  53. Разработка параллельного алгоритма поиска похожих подпоследовательностей временного ряда для сопроцессора Intel Xeon Phi. Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии 2014» (1–3 апреля 2014 г., Ростов-на-Дону). Плакат, PDF
  54. Алгоритм репрезентативного сэмплинга для параллельных систем баз данных. Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии 2014» (1–3 апреля 2014 г., Ростов-на-Дону). Плакат, PDF
  55. Исследование эффективности параллельной СУБД PargreSQL. Международная суперкомпьютерная конференция «Научный сервис в сети Интернет: все грани параллелизма» (23-28 сентября 2013 г., Новороссийск). PDF
  56. Taming Elephants, or How to Embed Parallelism into PostgreSQL. Database and Expert Systems Applications – 24th International Conference, DEXA 2013 (Prague, Czech Republic, August 26–29, 2013). PDF
  57. Very Large Graph Partitioning by Means of Parallel DBMS. 17th East-European Conference on Advances in Databases and Information Systems, ADBIS 2013 (Genoa, Italy, September 1–4, 2013). PDF
  58. Elephants Can Split Graphs, or Very Large Graph Partitioning via PargreSQL. Institute of Computer Science of the Heidelberg University, Database Systems Research Group Scientific Seminar (September 6, 2013, Heidelberg, Germany). PDF
  59. Внедрение фрагментного параллелизма в СУБД с открытым исходным кодом. Конференция ведущих научных сотрудников факультета Вычислительной математики и информатики (2 декабря 2013 г., Челябинск).  PDF
  60. Разбиение сверхбольших графов с помощью реляционной параллельной СУБД. 65 научная конференция профессорско-преподавательского состава, аспирантов и сотрудников ЮУрГУ (9 апреля – 6 мая 2013 г., Челябинск). PDF
  61. Параллельный алгоритм шифрования по ГОСТ 28147-89 на платформе Intel Xeon Phi. Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии 2013». (1–5 апреля 2013 г., Челябинск). Плакат, PDF
  62. Development of Parallel DBMS on the Basis of PostgreSQL. Institute of Computer Science of the Heidelberg University, Database Systems Research Group Scientific Seminar (May 9, 2012, Heidelberg, Germany). PDF
  63. Архитектура и принципы реализации параллельной СУБД PargreSQL. Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии 2011» (28 марта – 1 апреля 2011 г., Москва) PDF
  64. Проект PargreSQL: разработка параллельной СУБД на основе свободной СУБД PostgreSQL. Международная научная конференция «Научный сервис в сети Интернет: суперкомпьютерные центры и задачи» (20–25 сентября 2010 г., Новороссийск) Плакат, PDF
  65. Решение задачи анализа рыночной корзины на процессорах Cell. Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии 2010» (29 марта – 2 апреля 2010 г., Уфа) PDF
  66. Организация самостоятельной работы студентов по изучению параллельных вычислительных технологий на основе электронных учебных энциклопедий. III Международная научно-практическая конференция «Современные информационные технологии и ИТ-образование» (6–9 декабря 2008 г., Москва, МГУ им. М.В. Ломоносова) PDF
  67. Внедрение современных параллельных вычислительных технологий в образовательные стандарты подготовки ИТ-специалистов на базе модели электронного учебного курса. АПКИТ 2008: Всероссийская конференция «Преподавание информационных технологий в Российской Федерации» (12–13 мая 2008 г., Нижний Новгород) PDF
  68. Совместное использование стандарта MPI и нитей POSIX для организации обменов сообщениями в кластерных вычислительных системах. Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии 2008» (28 января – 1 февраля 2008 г., Санкт-Петербург) Плакат, PDF
  69. Использование технологий MPI и OpenMP для организации обменов сообщениями в вычислительных системах с кластерной архитектурой. Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии 2007» (29 января – 2 февраля 2007 г., Челябинск) Плакат, PDF
  70. Прототип параллельной СУБД для мультипроцессорных систем с кластерной архитектурой. Научный семинар «Параллельные вычислительные технологии 2005» (3 февраля 2005 г., Челябинск) PDF
  71. Прототипирование параллельной СУБД как основа учебного курса по параллельным системам баз данных. SSA'2004, Международная научная конференция «Суперкомпьютерные системы и их применение» (26–28 октября 2004 г., Минск, Беларусь) PDF
  72. Implementation Principles of File Management System for Omega Parallel DBMS. CSIT'2000, 2-я Международная научная конференция «Компьютерные науки и информационные технологии» (18–23 сентября 2000 г., Уфа) PDF
  73. Выбор оптимальной стратегии вытеснения страниц в параллельной СУБД Омега для мультипроцессорной системы МВС-100. Международная научная конференция «Распределенные системы: оптимизация и приложения в экономике и науках об окружающей среде» (30 мая – 2 июня 2000 г., Екатеринбург, Россия) PDF
  74. Использование Internet-технологий в коллективной разработке больших программных систем. Всероссийская научная конференция «Научный сервис в сети Интернет» (20–25 сентября 1999 г., Новороссийск) PDF
  75. Использование МВС-100 в качестве машины баз данных. XI Всероссийская научная конференция «Математическое программирование и приложения» (22–26 февраля 1999 г., Екатеринбург) PDF
  76. Computer Aided Design Facilities for Prototyping the Omega DBMS. CSIT'99, 1-я Международная научная конференция «Компьютерные науки и информационные технологии» (18–22 января 1999 г., Москва) PDF

Изменено: 03.11.2025, © М.Л. Цымблер