Краева Яна Александровна

Начальник отдела интеллектуального анализа данных и виртуализации

Преподаватель (почасовик), Старший преподаватель — Кафедра «Системное программирование»

Кандидат физико-математических наук

E-mail:

kraevaya[at]susu[dot]ru

Hirsch index:

РИНЦ 0

Scopus 0

Articles and monographs:

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

Zymbler, M. High-performance Time Series Anomaly Discovery on Graphics Processors / M.. Zymbler, Y.. Kraeva //Mathematics.–2023.–Vol. 11 No. 14

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

Краева, Я.А. Поиск аномалий в больших временных рядах на кластере с GPU узлами / Я.А. Краева, М.Л. Цымблер //Вычислительные методы и программирование: Новые вычислительные технологии (Электронный научный журнал).–2023.–Том 24 № 3.– C.291-304

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

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

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

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

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

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

Cleaning Sensor Data in Smart Heating Control System / Zymbler, M. //Proceedings - 2020 Global Smart Industry Conference, GloSIC 2020.–2020.– P.375-381

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

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

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

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

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

Russian patents:

PADDi: параллельная программа для поиска аномалий временного ряда на кластерных вычислительных системах с графическими процессорами

Нейросетевая модель прогноза остаточного ресурса подшипников стана горячего сортового проката на основе анализа данных виброконтроля

Программная система для поиска аномалий во временном ряде на высокопроизводительном вычислительном кластере с многоядерными ускорителями

Программная система для поиска шаблонов во временном ряде на графическом процессоре

Программная система очистки данных температурных датчиков для системы управления отоплением умного дома

Программный комплекс для решения задачи восстановления пропущенных значений временного ряда на многоядерных вычислительных системах

Программный комплекс для решения задачи поиска лейтмотивов временного ряда на многоядерных вычислительных системах

Повышение квалификации:

Технологии и методы искусственного интеллекта (80 ч., 2024 г.)

Машинное обучение и анализ больших данных: современные аспекты преподавания (260 ч., 2019 г.)

Международная летняя суперкомпьютерная академия (192 ч., 2018 г.)