1. الأرشيف الشهري
  2. فبراير 2026

فبراير 2026

Первое знакомство с профессией: абитуриенты ВШЭУ и ИЕТН познакомились с возможностями ЮУрГУ

02.02.2026

В Южно-Уральском государственном университете прошёл День открытых дверей Высшей школы экономики и управления, Института естественных и точных наук и Центра образовательных программ топ-уровня в сфере искусственного интеллекта «ВиртУм». Мероприятие посетили абитуриенты и их родители, которые из первых уст узнали о направлениях подготовки, образовательных возможностях, внеучебной жизни и перспективах обучения в ведущем вузе региона.

Дайджест ЮУрГУ-ТВ

02.02.2026

Наша телерадиокомпания «ЮУрГУ-ТВ» создает информационные, образовательные, художественные и развлекательные программы и фильмы для молодежи. Делимся с вами подборкой последних выпусков:

Научный полк: участник Сталинградской битвы

02.02.2026

В рамках акции «Научный полк» мы публикуем цикл материалов, посвящённых выдающимся учёным нашего вуза – участникам Великой Отечественной войны. 2 февраля отмечается годовщина победы в Сталинградской битве – одной из ключевых битв Великой Отечественной войны.

Слободин Иван Сергеевич

E-mail: 
slobodinis[at]susu[dot]ru
Hirsch index: 
РИНЦ 0
Scopus 0
Articles and monographs: 
A Hybrid Traffic Forecasting Model for Urban Environments Based on Convolutional and Recurrent Neural Networks / Slobodin, I. //Transportation Research Procedia.–2023.–Vol. 68.– P.441-446
Measuring and Modelling the Concentration of Vehicle-Related PM2.5 and PM10 Emissions Based on Neural Networks / Shepelev, V. //Mathematics.–2023.–Vol. 11 No. 5
Studying the Relationship between the Traffic Flow Structure, the Traffic Capacity of Intersections, and Vehicle-Related Emissions / Shepelev, V. //Mathematics.–2023.–Vol. 11 No. 16
Construction of a System for Dynamic Monitoring of Pollutant Emissions by Transport Flows / Glushkov, A. //Transportation Research Procedia.–2022.–Vol. 68.– P.543-550
Forecasting the Amount of Traffic-Related Pollutant Emissions by Neural Networks / Shepelev, V. //Frontiers in Built Environment.–2022.–Vol. 8
Hybrid Traffic Forecasting Model for Urban Environments Based on Convolutional and Recurrent Neural Networks / Shepelev, V. //Transportation Research Procedia.–2022.–Vol. 68.– P.441-446
МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ КОЛИЧЕСТВА И КОНЦЕНТРАЦИИ МЕЛКОДИСПЕРСИОННЫХ ВЫБРОСОВ ВРЕДНЫХ ВЕЩЕСТВ ОТ АВТОТРАНСПОРТА НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ АЛГОРИТМОВ / В.Д. Шепелёв //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент.–2022.–Том 16 № 4.– C.186-196
Monitoring of Transport Flow Emissions based on the Use of Convolutional Neural Networks / Glushkov, A. //International Conference on Vehicle Technology and Intelligent Transport Systems, VEHITS - Proceedings.–2021.– P.745-751
АДАПТИВНОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ ДВИЖЕНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ И ПЕШЕХОДНЫХ ПОТОКОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ / О.Л. Ибряева //Приборы.–2021 № 3 (249).– C.57-62
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ УЗЛОВ ТРАНСПОРТНОЙ ГОРОДСКОЙ СЕТИ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ / В.Д. Шепелёв //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент.–2021.–Том 15 № 4.– C.181-187
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТЬЮ ПОЛОСЫ НА РЕГУЛИРУЕМОМ ПЕРЕКРЕСТКЕ / В.Д. Шепелёв //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент.–2021.–Том 15 № 2.– C.182-189
Real-time monitoring of traffic parameters / Khazukov, K. //Journal of Big Data.–2020.–Vol. 7 No. 1
The Use of Multi-Sensor Video Surveillance System to Assess the Capacity of the Road Network / Shepelev, V. //Transport and Telecommunication.–2020.–Vol. 21 No. 1.– P.15-31
СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ОРГАНИЗАЦИИ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ В ГОРОДАХ / В.Д. Шепелёв //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент.–2019.–Том 13 № 4.– C.186-194
Долганина, Н.Ю. Разработка компьютерных моделей модифицированных арамидных тканей / Н.Ю. Долганина, А.В. Игнатова, И.С. Слободин //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика.–2018.–Том 7 № 4.– C.30-40
Russian patents: 
Интеллектуальная система мониторинга выбросов загрязняющих веществ от автотранспорта в режиме реального времени (AIMS-Eco Сity)
Мобильное приложение для расчёта скорости безостановочного проезда регулируемых перекрёстков (Зеленая волна 2.0)
Модель поиска аномалий транспортного потока на основе агрегации эталонных траекторий
Нейросетевая модель оценки загрязненности дороги для коммунальных машин
Программа имитационного моделирования движения транспортных средств на перекрестке на основе модели умного водителя
Программа поиска оптимальной конфигурации рекуррентной нейронной сети для гибридной модели прогнозирования концентрации загрязняющих веществ на основе параметров дорожного трафика и погодных факторов
You are reporting a typo in the following text:
Simply click the "Send typo report" button to complete the report. You can also include a comment.