Факультет социально-экономических и компьютерных наук

Публикации

• Книга

  Дерябин А. И.

  Имитационное моделирование исполнимых BPMN-схем

  Учебно-методическое пособие предназначено для студентов бакалавриата и магистратуры образовательных программ «Бизнес-информатика» и «программная инженерия» изучающих дисциплины «Архитектура предприятия», «Анализ и совершенствование бизнес-процессов» и «Совершенствование архитектуры предприятия».

  Рассматриваются основы проектирования, разработки и оптимизации исполнимых моделей бизнес-процессов, реализованных на языке BPMN-2,0.

  Изучается методика планирования и проведения имитационных экспериментов со схемами бизнес-процессов. Даны основные приемы использования компьютерной программы моделирования исполнимых BPMN-схем.

  2026.

• Статья

  Slivnitsin P., Mylnikov L.

  The recognition-by-components method

  Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2026. Vol. 179.

• Глава в книге

  Карзенкова А. В.

  К вопросу о становлении и деятельности мировых судов во второй половине XIX века

  Работа Карзенковой А.В. и другие исследования указывают на то, что этот институт стал важным элементом судебной системы, направленным на приближение суда к населению

  В кн.: Пенитенциарная система и общество: опыт взаимодействия. Сборник материалов XIII Всероссийской научно-практической конференции, 2-3 апреля 2026 г.. Т. 1. Пермь: ФКОУ ВПО Пермский институт ФСИН России, 2026. С. 200-202.

• Препринт

  Сторчевой М. А., Мыльников Л. А., Чернышев В. В. и др.

  Оценка моделей LLM по степени готовности решать задачи управления в области ESG

  Внимание к охране природы принимает все большую значимость для бизнеса с одной стороны в связи с ужесточением в природоохранном законодательстве, а с другой в связи с использованием ESG рейтингов при принятии решений о коммерческой деятельности компаний. Составление рейтинга LLM систем, способных оказывать консультационные услуги в области природоохраны и ESG, позволяет осуществить выбор такой системы для использова-ния в своей деятельности, что позволит как сократить текущие расходы на обеспечение этой деятельности, так и снизить объем возможных штрафов от принятия неверных решений. Ран-жирование существующих LLM осуществляется на основе эталонных ответов. Для ранжирова-ния выбраны LLM, использующие разные архитектуры нейронных сетей, а также сформулиро-ваны группы вопросов, сгруппированные по тематикам, предполагаемой форме ответа и сложности. Для ранжирования использован подход на основе оценки когерентности ответов LLM с эталонными ответами подготовленными экспертами.

  Working Papers. SSRN, 2025