Индекс Хирша:
РИНЦ 0
Scopus 0
Знание иностранных языков:
Английский

Статьи и монографии:

  1. Обзор методов исследования загрязнения атмосферного воздуха городских территорий / С.Г. Ницкая //Современные материалы и методы решения экологических проблем постиндустриальной агломерации: сборник материалов I всероссийской на- учно-практической конференции / под ред. В.В. Авдина. – Челябинск: Изда- тельский центр ЮУрГУ, 2024. – 203 с..–2024.– C.17-19
  2. Kascheev, S. The detecting cross-site scripting (XSS) using machine learning methods / S.. Kascheev, T.. Olenchikova //Proceedings - 2020 Global Smart Industry Conference, GloSIC 2020.–2020.– P.265-270
  3. Kinetic calculation: Software tool for determining the kinetic parameters of the thermal decomposition process using the Vyazovkin Method / Drozin, D.A //SoftwareX.–2020.–Vol. 11 No. January–June 2020
  4. NUMERICAL STUDY of the SUSUPLUME AIR POLLUTION MODEL / Elsakov, S. //Bulletin of the South Ural State University, Series: Mathematical Modelling, Programming and Computer Software.–2020.–Vol. 13 No. 4.– P.5-18
  5. Olenchikova, T.U Intelligence Information Retrieval in Corporate Information Systems / T.U. Olenchikova, A.D. Marchenko, D.L. Maslennikov //Proceedings - 2018 Global Smart Industry Conference, GloSIC 2018.–2018
  6. Марченко, А.Д. ОБРАБОТКА ОТСУТСТВУЮЩИХ В СЛОВАРЕ ПОИСКОВОЙ СИСТЕМЫ ТЕРМИНОВ С ЦЕЛЬЮ ПОВЫШЕНИЯ РЕЛЕВАНТНОСТИ ПОИСКА В ЛОКАЛЬНЫХ ПОИСКОВЫХ СИСТЕМАХ / А.Д. Марченко, Д.Л. Масленников, Т.Ю. Оленчикова //Точная наука.–2018.–Том 1 № 28.– C.2-5
  7. Марченко, А.Д. ПРИМЕНЕНИЕ ТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СИНОНИМОВ В ЛОКАЛЬНЫХ ПОИСКОВЫХ СИСТЕМАХ / А.Д. Марченко, Д.Л. Масленников, Т.Ю. Оленчикова //Точная наука.–2018.–Том 1 № 1.– C.8-12
  8. Масленников, Д.Л. ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМИЧЕСКОЙ КОМПОЗИЦИИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ РАСПОЗНАВАНИЯ АВТОМОБИЛЬНЫХ НОМЕРОВ / Д.Л. Масленников, А.Д. Марченко, Т.Ю. Оленчикова //Точная наука.–2018.–Том 1 № 26.– C.88-96
  9. Масленников, Д.Л. РАЗРАБОТКА КРИТЕРИЕВ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА РАБОТЫ ЛОКАЛЬНОЙ ПОИСКОВОЙ СИСТЕМЫ / Д.Л. Масленников, А.Д. Марченко, Т.Ю. Оленчикова //Точная наука.–2018.–Том 1 № 26.– C.84-87
  10. Оленчикова, Т.Ю. AN INVESTIGATION OF INFORMATION INTELLIGENCE RETRIEVAL MODEL IN LOCAL SEARCHING SYSTEMS / Т.Ю. Оленчикова, Д.Л. Масленников, А.Д. Марченко //Journal of Computational and Engineering Mathematics.–2018.–Том 5 № 2.– C.77-82
  11. Тепляков, С.Ю. ПОВЫШЕНИЕ РЕЛЕВАНТНОСТИ ПОИСКОВОЙ ВЫДАЧИ И УЧЕТ ПРЕДПОЧТЕНИЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ В РАЗВЕДОЧНОМ ПОИСКЕ / С.Ю. Тепляков, Т.Ю. Оленчикова //Точная наука.–2018.–Том 1 № 26.– C.107-112
  12. Гиззатов, Д.Д. ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ МУРАВЬИНОГО АЛГОРИТМА К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧИ О НЕЗАВИСИМОМ МНОЖЕСТВЕ / Д.Д. Гиззатов, Т.Ю. Оленчикова //ЮЖНО-УРАЛЬСКАЯ МОЛОДЕЖНАЯ ШКОЛА ПО МАТЕМАТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ.–2016.–Том - № 1.– C.37-41
  13. Гриценко, П.С. ПОДСИСТЕМА АТТЕСТАЦИИ РАБОЧИХ МЕСТ ДЛЯ ИС ПРЕДПРИЯТИЯ ОАО "КМЗ" / П.С. Гриценко, Т.Ю. Оленчикова //ЮЖНО-УРАЛЬСКАЯ МОЛОДЕЖНАЯ ШКОЛА ПО МАТЕМАТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ.–2015.–Том - № -.– C.62-67
  14. Девятловская, Я.И. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОПТИМИЗАЦИИ ИЗДЕРЖЕК ХРАНЕНИЯ ПРИ НЕРИТМИЧЕСКИХ ПОСТАВКАХ ПРОДУКЦИИ / Я.И. Девятловская, Т.Ю. Оленчикова //ЮЖНО-УРАЛЬСКАЯ МОЛОДЕЖНАЯ ШКОЛА ПО МАТЕМАТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ.–2015.–Том - № -.– C.67-74
  15. Оленчикова, Т.Ю. ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ КЛАССИФИКАЦИИ ДЛЯ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ В МЕДИЦИНСКОЙ ДИАГНОСТИКЕ / Т.Ю. Оленчикова, Е.В. Осадчий //ЮЖНО-УРАЛЬСКАЯ МОЛОДЕЖНАЯ ШКОЛА ПО МАТЕМАТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ.–2015.–Том - № -.– C.132-137
  16. Елистратов, Н.Л. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОСЛЕДСТВИЙ АВАРИЙНЫХ РАЗЛИВОВ НЕФТИ И НЕФТЕПРОДУКТОВ / Н.Л. Елистратов, Т.Ю. Оленчикова //ЮЖНО-УРАЛЬСКАЯ МОЛОДЕЖНАЯ ШКОЛА ПО МАТЕМАТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ.–2014.–Том - № -.– C.52-59
  17. РАЗРАБОТКА CRM-СИСТЕМЫ ДЛЯ ПОСРЕДНИЧЕСКОЙ КОМПАНИИ / К.А. Чернявский //ЮЖНО-УРАЛЬСКАЯ МОЛОДЕЖНАЯ ШКОЛА ПО МАТЕМАТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ.–2014.–Том - № -.– C.115-122

Участие в международных научных конференциях:

  1. Цифровая индустрия: состояние и перспективы развития 2020

Российские патенты (включая свидетельства о регистрации программ):

  1. Модуль сбора и хранения данных "Экомонитор-НОЦ"
  2. Программа расчёта максимальных разовых концентраций промышленных выбросов в атмосферу по МРР-2017 "Экомонитор-МРК"
  3. Kinetic Calculation
  4. Программа экологического мониторинга и прогнозирования Экомонитор (система управления экологическими рисками промышленных предприятий)

Повышение квалификации:

  1. Подготовка образовательного контента с помощью нейросетей (36 ч., 2024)
  2. Особенности взаимодействия в инклюзивной группе (16 ч., 2023)
  3. Летняя цифровая школа. Трек Data Engineering (176 ч., 2021)
  4. Педагогические технологии в SMART-университете (256 ч., 2019)
  5. Функционирование информационной образовательной среды (36 ч., 2017)
  6. Численные методы и применение пакета MatLab (72 ч., 2012)
  7. Параллельные вычислительные технологии (72 ч., 2012)
Наверх