Поиск

Выпуск
Название
Авторы
Том 88, № 11 (2017)
The development of probabilistic and statistical methods for identification of noisy transient processes of synchronous machines
Sudakov A., Chabanov E., Kamenskikh I.
PDF
(Eng)
Том 88, № 3 (2017)
A paired representation of parametric identification and stabilization of electrical voltage
Avsievich A., Grigorovskiy B.
PDF
(Eng)
Том 90, № 11 (2019)
Neural Network Identification of Operating Modes of a Robotic Platform Electric Drive
Kurushin D., Faizrakhmanov R., Yarullin D.
PDF
(Eng)
Том 88, № 3 (2017)
Determination of frequency in three-phase electric circuits with autocorrelated noise
Ivanov D., Katsyuba O., Grigorovskiy B.
PDF
(Eng)
Том 90, № 4 (2019)
Identification of Transformer Defects via Analyzing Gases Dissolved in Oil
Davidenko I., Ovchinnikov K.
PDF
(Eng)
Том 88, № 3 (2017)
Identification of models of long lines on the basis of adaptive filters with fractional-order differences
Ivanov D., Katsyuba O., Dubinin A.
PDF
(Eng)
Том 90, № 1 (2019)
Selection of Optimal Parameters for the Jiles–Atherton Magnetic Hysteresis Model
Podbereznaya I., Medvedev V., Pavlenko A., Bol’shenko I.
PDF
(Eng)
Том 88, № 3 (2017)
Predicting the energy-supply parameters for a transportation process based on multifactor models
Mitrofanov A., Tret’yakov G., Kopeikin S.
PDF
(Eng)
Том 89, № 11 (2018)
Parametric Identification of an Induction Motor Based on a Phase-Locked-Loop Frequency Control Algorithm
Solodkii E., Dadenkov D., Kostygov A.
PDF
(Eng)
Том 87, № 7 (2016)
Identification of parameters of models of electric network elements on the basis of Tellegen’s theorem
Stepanov A., Stepanov S., Kostyukova S.
PDF
(Eng)
Том 89, № 11 (2018)
Identifying the Transient Component of Noisy Transient Processes in Synchronous Machines
Sudakov A., Kamenskikh I.
PDF
(Eng)
Том 87, № 7 (2016)
Identification of the parameters of distribution networks by synchronized current and voltage measurements
Zelenskii E., Kononov Y., Levchenko I.
PDF
(Eng)
Том 89, № 3 (2018)
A Method for Identification of Nonmeasurable Parameters of a Distribution Electric Grid in Systems of Automation of Control and Accounting of Electric Power
Omorov T., Takyrbashev B.
PDF
(Eng)
1 - 13 из 13 результатов
Подсказки:
  • Ключевые слова чувствительны к регистру
  • Английские предлоги и союзы игнорируются
  • По умолчанию поиск проводится по всем ключевым словам (агенс AND экспериенцер)
  • Используйте OR для поиска того или иного термина, напр. образование OR обучение
  • Используйте скобки для создания сложных фраз, напр. архив ((журналов OR конференций) NOT диссертаций)
  • Для поиска точной фразы используйте кавычки, напр. "научные исследования"
  • Исключайте слово при помощи знака - (дефис) или оператора NOT; напр. конкурс -красоты или же конкурс NOT красоты
  • Используйте * в качестве версификатора, напр. научн* охватит слова "научный", "научные" и т.д.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».