[Кафедра МаТИС]

http://intsys.msu.ru/staff/podkolzin/tom1.pdf
А. С. Подколзин, “Система автоматического решения задач по элементарной алгебре”, Дискрет. матем., 6:4 (1994), 35–57; Discrete Math. Appl., 4:6 (1994), 561–578

Гилл А. Линейные последовательные машины, М. : Наука, 1974, 287 с.
Часовских А. А. Проблема полноты для класса линейно-автоматных функций // Дискретная математика. – 2015.– Т. 27, № 2.– С. 134—151; Discrete Math. Appl., 26:2 (2016), 89 – 104.
Часовских А. А. Максимальные подклассы в классах линейных автоматов над конечными полями // Дискретная математика. – 2019.– Т. 31, № 4.– С. 88—101; Discrete Math. Appl., 30:6 (2020), 365 – 374.
Часовских А. А. Замкнутые классы линейно-автоматных функций // Математические вопросы кибернетики. – 2004.– Вып. 13.– С. 113 –136. (https://library.keldysh.ru/mvk.asp?id=2004-113)
Часовских А. А. Линейно-автоматные функции с операциями суперпозиции // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2013.– № 8.– С. 3 –13.

Емеличев В.А. и др. Лекции по теории графов.
Lengauer Thomas, Combinatorial Algorithms for Integrated Circuit Layout.
Т.Кормен, Ч.Лейзерсон, Р.Ривест Алгоритмы: построение и анализ.
Н. А. Шкаликова О реализации булевых функций схемами из клеточных элементов//Математические вопросы кибернетики, вып. 2.

Александров Д.Е. Эффективные методы реализации проверки содержания сетевых пакетов регулярными выражениями // Интеллектуальные системы. Теория и приложения, 18(1):37-60, 2014
Галатенко А.В. Активный аудит // JetInfo, 8:3-28, 1999
Галатенко А.В. Об автоматной модели защищенных компьютерных систем // Интеллектуальные системы, 4(3-4):263-270, 1998
Галатенко В.А. Основы информационной безопасности. Интернет-Университет Информационных Технологий, 2006.
Грушо А.А. О существовании скрытых каналов // Дискретная математика, 11(1):24-28, 1999
Грушо А.А. Скрытые каналы и безопасность информации в компьютерных системах // Дискретная математика, 10(1):3-9, 1998
Грушо А.А., Тимонина Е.Е. Теоретические основы защиты информации. ``Яхтсмен'', 1996.
Зензин О.С., Иванов М.А. Стандарт криптографической защиты - AES. Конечные поля. М.: Кудиц-Образ, 2002
Ермохин М.А. Состоятельность долгосрочных профилей в системах выявления вторжений // Интеллектуальные системы. Теория и приложения, 20(3):199-203, 2016
Тимонина Е.Е. Скрытые каналы (обзор) // JetInfo, 14(114):3-11, 2002
Afonin S., Bonushkina A. Validation of Safety-Like Properties for Entity-Based Access Control Policies // Proceedings of the international conference "Advances in Soft and Hard Computing", 2019, 259-271
Daemen J. Cipher and Hash Function Design - Strategies based on linear and differential cryptanalysis. PhD Thesis, 1995
Javitz H.S., Valdes A. The NIDES statistical component: Description and justification // Annual report, Computer Science Laboratory, SRI International, Menlo Park, 1994
Lampson B.W. A Note on the Confinement Problem // Communications of the ACM, 16(10):613-615, 1973
Mohamed E., Belal M.A. Digital watermarking techniques, applications and attacks applied to digital media: A survey // International Journal of Engineering Research and Technology, 1(7):1-8, 2012
Moskowitz I.S., Costich O.L. A classical automata approach to noninterference type problems // Proceedings The Computer Security Foundations Workshop V, Franconia, NH, USA, 1992, pp. 2-8.
Schneier B. Applied cryptography. Protocols, algorithms and source code in C. John Wiley & Sons, 1996
Shcherbacov V.A. Quasigroups in cryptology // Computer Science Journal of Moldova, 17(2):193-228, 2009

Cinematic Algorithms: The Rise of Generative AI in Video Art and Visual Culture – M. Hutson, J. Smith
Diffusion Models in Computer Vision: Theory and Applications – Robin Rombach, Andreas Blattmann
Large Language Models: Principles, Applications, and Implications – Percy Liang, Rishi Bommasani
AI-Powered Analytics: Transforming Data into Insights – Anil Maheshwari
The Art of AI-Generated Presentations – Melanie Perkins, Cliff Obrecht
Multimodal Deep Learning: Methods and Applications – Tadas Baltrušaitis, Chaitanya Ahuja, Louis-Philippe Morency

Хайкин С. «Нейронные сети: полный курс», Вильямс 2006.
Гудфеллоу Я., Бенджио И. «Глубокое обучение», ДМК Пресс, 2017
Ф. Шолле «Глубокое обучение на Python», Питер, 2018 г.
Емеличев В.А. и др. Лекции по теории графов. – М.: Наука, 1990.
Половников В.С. «Об оптимизации структурной реализации нейронных сетей» диссертация на соискание степени кандидата наук, 2007
O. Russakovsky, J. Deng, H. Su, J. Krause, S. Satheesh, S. Ma, Z. Huang, A. Karpathy, A. Khosla, M. Bernstein, et al. «Imagenet large scale visual recognition challenge», 2014 http://www.image-net.org/
Tsung-Yi Lin, Michael Maire, Serge Belongie, Lubomir Bourdev, Ross Girshick, James Hays, Pietro Perona, Deva Ramanan, C. Lawrence Zitnick, Piotr Dollár «Microsoft COCO: Common Objects in Context» https://arxiv.org/abs/1405.0312 http://cocodataset.org
Everingham, M., Eslami, S. M. A., Van Gool, L., Williams, C. K. I., Winn, J. and Zisserman, A. «The PASCAL Visual Object Classes Challenge: A Retrospective» International Journal of Computer Vision, 111(1), 98-136, 2015 http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/
Lecun, Yann & Bottou, Leon & Bengio, Y & Haffner, Patrick. «Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition», 1998. Proceedings of the IEEE. 86. 2278 - 2324. 10.1109/5.726791.
Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey Hinton «ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks», NIPS 2012
Karen Simonyan, Andrew Zisserman «Very deep convolutional networks for large scale image recognition», ICLR 2015 https://arxiv.org/abs/1409.1556
Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun «Deep Residual Learning for Image Recognition» https://arxiv.org/abs/1512.03385
Christian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke, Andrew Rabinovich «Going Deeper with Convolutions» Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 1–9, 2015 https://arxiv.org/abs/1409.4842
Christian Szegedy, Vincent Vanhoucke, Sergey Ioffe, Jonathon Shlens, Zbigniew Wojna «Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision» https://arxiv.org/abs/1512.00567
Christian Szegedy, Sergey Ioffe, Vincent Vanhoucke, Alex Alemi «Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning» https://arxiv.org/abs/1602.07261
Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick, and Ali Farhadi «You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection», ECCV 2016 https://arxiv.org/abs/1506.02640
Joseph Redmon, Ali Farhadi «YOLOv3: An Incremental Improvement»
Ross Girshick, Jeff Donahue, Trevor Darrell, Jitendra Malik «Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation» https://arxiv.org/abs/1311.2524
Ross Girshick «Fast R-CNN» https://arxiv.org/abs/1504.08083
Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun «Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks» https://arxiv.org/abs/1506.01497
Tsung-Yi Lin, Priya Goyal, Ross Girshick, Kaiming He, Piotr Dollár «Focal Loss for Dense Object Detection» https://arxiv.org/abs/1708.02002
Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, Thomas Brox «U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation» https://arxiv.org/abs/1505.04597
Kaiming He, Georgia Gkioxari, Piotr Dollár, Ross Girshick «Mask R-CNN» https://arxiv.org/abs/1703.06870
Vijay Badrinarayanan, Alex Kendall, Roberto Cipolla «SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation» https://arxiv.org/abs/1511.00561
Jia, Yangqing and Shelhamer, Evan and Donahue, Jeff and Karayev, Sergey and Long, Jonathan and Girshick, Ross and Guadarrama, Sergio and Darrell, Trevor «Caffe: Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding» https://arxiv.org/abs/1408.5093 http://caffe.berkeleyvision.org/
James Kirkpatrick, Razvan Pascanu, Neil Rabinowitz, Joel Veness, Guillaume Desjardins, Andrei A. Rusu, Kieran Milan, John Quan, Tiago Ramalho, Agnieszka Grabska-Barwinska, Demis Hassabis, Claudia Clopath, Dharshan Kumaran, Raia Hadsell “Overcoming catastrophic forgetting in neural networks” https://arxiv.org/abs/1612.00796
Friedemann Zenke, Ben Poole, Surya Ganguli “Continual Learning Through Synaptic Intelligence” https://arxiv.org/abs/1703.04200
Andrei A. Rusu, Neil C. Rabinowitz, Guillaume Desjardins, Hubert Soyer, James Kirkpatrick, Koray Kavukcuoglu, Razvan Pascanu, Raia Hadsell “Progressive Neural Networks” https://arxiv.org/abs/1606.04671
Zhizhong Li, Derek Hoiem “Learning without Forgetting” https://arxiv.org/abs/1606.09282
Jiankang Deng, Jia Guo, Yuxiang Zhou, Jinke Yu, Irene Kotsia, Stefanos Zafeiriou “RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild” https://arxiv.org/abs/1905.00641
Jiankang Deng, Jia Guo, Niannan Xue, Stefanos Zafeiriou “ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition” https://arxiv.org/abs/1801.07698

Панкратьев Е.В. Элементы компьютерной алгебры. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. – 248 c.
Абрамов С.А. Лекции о сложности алгоритмов. – М.: Издательство МЦНМО, 2009. – 254 c.
Н. Коблиц, Курс теории чисел и криптографии. – М.: ТВП, 2001. – 262 c.
Т. Кормен, Ч. Лейзерсон, Р. Ривест, «Алгоритмы: построение и анализ» (MIT Press, Massachusets, 1990; МЦНМО, Москва, 2000).
Д. Кнут, "Искусство программирования" в 3х тт. (Addison-Wesley Longman Inc., Reading, 1998; Вильямс, Москва, 2000-2001)