Статьи и монографии:

1. Kraeva, Y.A PADDi: Highly Scalable Parallel Algorithm for Discord Discovery on Multi-GPU Clusters / Y.A. Kraeva, M.L. Zymbler //Lobachevskii Journal of Mathematics.–2025.–Vol. 46 No. 4.– P.1480-1494
2. Kraeva, Y. A Parallel Discord Discovery Algorithm for a Graphics Processor / Y.. Kraeva, M.. Zymbler //Pattern Recognition and Image Analysis.–2023.–Vol. 33 No. 2.– P.101-112
3. Zymbler, M. High-performance Time Series Anomaly Discovery on Graphics Processors / M.. Zymbler, Y.. Kraeva //Mathematics.–2023.–Vol. 11 No. 14
4. Краева, Я.А. Обнаружение аномалий временного ряда на основе технологий интеллектуального анализа данных и нейронных сетей / Я.А. Краева //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика.–2023.–Том 12 № 3.– C.50-71
5. Краева, Я.А. Поиск аномалий в больших временных рядах на кластере с GPU узлами / Я.А. Краева, М.Л. Цымблер //Вычислительные методы и программирование.–2023.–Том 24 № 3.– C.291-304
6. Краева, Я.А. Поиск аномалий в сенсорных данных цифровой индустрии с помощью параллельных вычислений / Я.А. Краева //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика.–2023.–Том 12 № 2.– C.47-61
7. Цымблер, М.Л. Параллельный алгоритм восстановления сенсорных данных в режиме реального времени для многоядерного процессора / М.Л. Цымблер, А.Н. Полуянов, Я.А. Краева //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика.–2022.–Том 11 № 3.– C.69-90
8. A Parallel Approach to Discords Discovery in Massive Time Series Data / Zymbler, M. //Computers, Materials and Continua.–2021.–Vol. 66 No. 2.– P.1867-1876
9. Очистка сенсорных данных в интеллектуальных системах управления отоплением зданий / М.Л. Цымблер //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика.–2021.–Том 10 № 3.– C.16-36
10. A Deep Neural Network Approach to Predict the Wine Taste Preferences / Kraeva, Y. //Advances in Intelligent Systems and Computing.–2020.–Vol. 1125.– P.1165-1173
11. An Approach to Fuzzy Clustering of Big Data Inside a Parallel Relational DBMS / Zymbler, M. //Communications in Computer and Information Science.–2020.–Vol. 1223.– P.211-223
12. Cleaning Sensor Data in Smart Heating Control System / Zymbler, M. //Proceedings - 2020 Global Smart Industry Conference, GloSIC 2020.–2020.– P.375-381
13. Цымблер, М.Л. Параллельный алгоритм поиска лейтмотивов временного ряда для графического процессора / М.Л. Цымблер, Я.А. Краева //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика.–2020.–Том 9 № 3.– C.17-34
14. Kraeva, Y. Scalable Algorithm for Subsequence Similarity Search in Very Large Time Series Data on Cluster of Phi KNL / Y.. Kraeva, M.. Zymbler //Communications in Computer and Information Science.–2019.–Vol. 1003.– P.149-164
15. Zymbler, M. Discovery of Time Series Motifs on Intel Many-Core Systems / M.. Zymbler, Y.. Kraeva //Lobachevskii Journal of Mathematics.–2019.–Vol. 40 No. 12.– P.2124-2132
16. Краева, Я.А. 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 / Я.А. Краева, М.Л. Цымблер //Вычислительные методы и программирование: Новые вычислительные технологии (Электронный научный журнал).–2019.–Том 20 № 1.– C.29-44
17. Kraeva, Y. An Efficient Subsequence Similarity Search on Modern Intel Many-core Processors for Data Intensive Applications / Y.. Kraeva, M.. Zymbler //CEUR Workshop Proceedings.–2018.–Vol. 2277.– P.143-151