2023

1. К.И. Будников, Д.А. Сафенрейтер. Модель и реализация сервиса аттестации сотрудников малых и средних предприятий на открытой платформе // Автометрия. 2023. Т. 59, № 3, стр.93-100, DOI: 10.15372/AUT20230310.
2. K. I. Budnikov  O. V. Serdyukov  A. V. Kurochkin  R. V. Nestulya. Application of HTTP Filters to Manage Access to the Equipment in Automated Control Systems Based on the Technology of Industrial Internet of Things. //  Current Overview on Science and Technology Research Vol. 7, 26 October 2022 , Page 120-130, ISBN 978-93-5547-902-0 (eBook), https://doi.org/10.9734/bpi/costr/v7/4228A, doi 10.9734/bpi/costr/v7/4228A.
3. АВ Сидоров, КИ Будников. Моделирование процесса измерения параметров многофазного потока со скважины с помощью нейронных сетей //  Сборник материалов X Международной научной конференции "Математическое и компьютерное моделирование", (Омск, 10 февраля 2023 г.), с. 180-182, ISBN 978-5-7779-
4. КИ Будников, АВ Курочкин. Исследование инструментов синхронизации потоков ОС Windows и Linux применительно к задаче http/https-фильтрации //  Сборник материалов X Международной научной конференции "Математическое и компьютерное моделирование", (Омск, 10 февраля 2023 г.), с. 174-176, ISBN 978-5-7779-
5. Сидоров А.В., Будников К.И. Исследование нейросетевых моделей для процесса измерения параметров многофазного потока со скважины.// Сборник трудов всероссийской конференции с международным участием "Обработка пространственных данных в задачах мониторинга природных и антропогенных процессов (SDM-2023)", Бердск, 22-25 августа 2023 г., с.143-148 DOI: 10.25743/sdm.2023.99.69.001

2022

1. K.I. Budnikov, A.V. Kurochkin. Software modelling of the filtering process for HTTP traffic in the information system with the regulation of access to Internet content using virtual digital test bench.// Novel research aspects in mathematical and computer science. Vol. 5, chapter 3, pp 40-48,  2022, URL:  https://doi.org/10.9734/bpi/nramcs/v5/2193A ISBN 978-93-5547-509-1 (Print), ISBN 978-93-5547-516-9 (eBook), DOI: 10.9734/bpi/nramcs/v5
2. А.В. Кугаевских, М.С. Берьянов. Биологически-подобные модели сверточных нейронов в задаче распознавания иллюзорного контура. Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2022 Т.20, №1. C. 47–56. DOI: 10.25205/1818-7900-2022-20-1-47-56. URL: https://journals.nsu.ru/jit/archive/2022/da/-/biologicheski-podobnye-modeli-svertochnykh-neyronov-v-zadache-raspoznavaniya-illyuzornogo-kontura/
3. А.В. Кугаевских, А.В. Сидоров. Нейросетевой подход к задаче прогнозирования компонентов многофазного потока по данным расходомера Вентури. // Автоматизация и информатизация ТЭК, №8 (589) , 2022, Стр: 43-49. DOI: 10.33285/2782-604X-2022-8(589)-43-49.URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=49338082
4. А. В. Сидоров. Разработка нейронной сети прогнозирования параметров многофазного потока со скважины. // МНСК, Материалы секции "Информационные технологии", С 114,10-20 апреля 2022, Новосибирск https://e-lib.nsu.ru/reader/bookView.html?params=UmVzb3VyY2UtNzkwNw/cGFnZTAwMDAw
5.  М. А. Большим. Обзор семейства алгоритмов подбора признаков Relief. // МНСК, Материалы секции "Информационные технологии", С 95,10-20 апреля 2022, Новосибирск https://e-lib.nsu.ru/reader/bookView.html?params=UmVzb3VyY2UtNzkwNw/cGFnZTAwMDAw
6. А. Д. Мангараков. Разработка биологически подобной топологии сверточной нейронной сети для выявления и анализа движения. // МНСК, Материалы секции "Информационные технологии", С 110,10-20 апреля 2022, Новосибирск https://e-lib.nsu.ru/reader/bookView.html?params=UmVzb3VyY2UtNzkwNw/cGFnZTAwMDAw
7. Е. А. Сараева. Разработка сплайновой трехмерной сверточной нейронной сети . // МНСК, Материалы секции "Информационные технологии", С 113,10-20 апреля 2022, Новосибирск https://e-lib.nsu.ru/reader/bookView.html?params=UmVzb3VyY2UtNzkwNw/cGFnZTAwMDAw
8. Д.А.Сафенрейтер " Разработка сервиса аттестации сотрудников IT-компании",
   МНСК, Материалы секции "Информационные технологии", С 50,10-20 апреля 2022, Новосибирск https://e-lib.nsu.ru/reader/bookView.html?params=UmVzb3VyY2UtNzkwNw/cGFnZTAwMDAw

2021

1. Alexander Kugaevskikh. Research of a Neuron Model with Signal Accumulation for Motion Detection // 2021 Third International Conference Neurotechnologies and Neurointerfaces (CNN), 13-15 September 2021, Kaliningrad, Russian Federation Federation. DOI: 10.1109/CNN53494.2021.9580340  https://ieeexplore.ieee.org/document/9580340
2. А. В. Кугаевских. Новая модель нейрона конца линий, применимая в свёрточных нейронных сетях // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии, 2021;19(3):50-60. https://doi.org/10.25205/1818-7900-2021-19-3-50-60