Публикации

Профиль Google Scholar. Ссылка на полный список публикаций (август 2020)

Публикации в изданиях, индексируемых Wеb of Science/Scopus:

1. Senchenko R.V., Krapukhina N.V. SIMULATION MODEL OF TRAFFIC CONTROL// 23rd Saint Petersburg International Conference on Integrated Navigation Systems, ICINS 2016 — Proceedings 23. 2016. С. 494-497.
2. Krapukhina N.V., Kamenov N.V. APPROACH TO SAFE VEHICLE NAVIGATION CONSIDERING DYNAMICS OF TRANSPORT PARTICIPANTS IN REAL TIME //XXIV Saint Petersburg International Conference on Integrated Navigation System: — Saint Petersburg: Peter the Great Saint-Petersburg Polytechnic University. — 29-31 may 2017.— Proceedings 23. 2017. С. 74-78.
3. Senchenko R.V., Krapukhina N.V. DEVELOPING AN INTEGRATED VIRTUAL SUPPORT SYSTEM BASED ON NAVIGATIONAL INFORMATION IN THE FRAMEWORK OF ENSURING THE SECURITY OF MOVING VEHICLES //XXIV Saint Petersburg International Conference on Integrated Navigation System: — Saint Petersburg: Peter the Great Saint -Petersburg Polytechnic University. — 29-31 may 2017. — Proceedings 23. 2017. С. 71-74.
4. Krapuhina N.V., Senchenko R.V., Intellectual Simulation Model for Transport Systems Management and Safety Database// The 4th International Conference on Transportation Information and Safety (ICTIS 2017): Canada, Alberta, Banff.-2017. IEEE Conference Publications, pp.475-482. DOI: 10.1109/ICTIS.2017.8047808.
5. Krapuhina N.V., Kamenov N.V. Method for fast environment reconstruction to enhance recognition of dangerous situations with means of transport in real time// The 4th International Conference on Transportation Information and Safety (ICTIS 2017): Canada, Alberta, Banff.-2017. IEEE Conference Publications, pp.545-550. DOI: 10.1109/ICTIS.2017.8047819.
6. Krapukhina N.V., Senchenko R.V., «Multi-agent simulation modelling with intellectual agents for city traffic control,» Proceedings of the 2nd Russian-Pacific Conference on Computer Technology and Applications, Vladivostok, Russia, 2017.
7. Nina Krapukhina, Nikolay Kamenov — A Method for Predicting Vehicles Motion Based on Road Scene Reconstruction and Neural Networks in Real Time, IT in Industry, vol. 6, 2018, ISSN (Print): 2204-0595, ISSN (Online): 2203-1731, 33 — 38.
8. Nina Krapukhina, Roman Senchenko, Nikolay Kamenov, «Virtual expansion of the technical vision system for smart vehicles based on multi-agent cooperation model,» Proc. SPIE 10613, 2017 International Conference on Robotics and Machine Vision, 106130B (19 December 2017); doi: 10.1117/12.2299987 Event: Second International Conference on Robotics and Machine Vision,2017, Kitakyushu, Japan.
9. Senchenko R.V, Krapukhina N.V. Specific Features of Methods and Algorithms for Planning Unmanned Vehicles’ Routes in Dynamically Changing Road Scene// Proceedings of the 25d Anniversary Saint Petersburg International Conference on Integrated Navigation System, Saint Petersburg, Russia — Saint Petersburg: Peter the Great Saint-Petersburg Polytechnic University. — 29-31 may 2018. — p.27-32.
10. Krapukhina N., Kamenov N. Method of local navigation for road scene reconstruction in high-speed or dense traffic flow based on two on-board video cameras// Proceedings of the 25d Anniversary Saint Petersburg International Conference on Integrated Navigation System, Saint Petersburg, Russia — Saint Petersburg: Peter the Great Saint-Petersburg Polytechnic University. — 29-31 may 2018. — p. 124-127.
11. Gol’fand I.Y., Krapukhina N.V., Fokina E.M. Features Of Decision Making While Managing Enterprises In Nonferrous Metallurgy Using The Example Of A Gold-Mining Company // Russian Journal of Non-Ferrous Metals. 2011. Т. 52. № 3. С. 266-274.

Публикации в изданиях, индексируемых РИНЦ (за 3 года):

1. Андреева Е.Н., Путинцев Д.Н., Крапухина Н.В . Научные Основы Роботизации Мониторинга Арктического Пространства //В сборнике: Актуальные проблемы развития современной науки и образования Сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции в 5 частях. ООО «АР-Консалт», 2015, С. 36-39.
2. Сенченко Р.В., Крапухина Н.В. Имитационная модель управления городским транспортным движением// В сборнике: XXIII Санкт-Петербургская Международная Конференция По Интегрированным Навигационным Системам 2016. С. 417-420.
3. Сенченко Р.В., Крапухина Н.В. О новом подходе к многоагентному имитационному моделированию транспортных систем// Информатика, управление и системный анализ: Труды IV Всероссийской научной конференции молодых ученых с международным участием.— Тверской государственный технический университет. 2016. — Т. II. — Тверь: С. 169-182.
4. Сенченко Р.В., Каменов Н.В., Крапухина Н.В. О подходе к обеспечению транспортной безопасности с применением многоагентного имитационного моделирования и методов технического зрения //Проблемы управления безопасностью сложных систем: Труды XXIV Международной научной конференции — Москва: Российский государственный гуманитарный университет. — 2016. — С. 329–332.
5. Кривцов В.Е., Крапухина Н.В., Арлазаров Н.В., Путинцев Д.Н .Концептуальная модель системы междисциплинарных компетенций экспертов //Международный журнал экспериментального образования. 2017. № 6. С. 47-51.
6. Сенченко Р.В., Крапухина Н.В. Построение интегрированной виртуальной системы сопровождения на основе навигационной информации в задачах обеспечения безопасности подвижных объектов // XXIV Санкт-Петербургская международная конференция по интегрированным навигационным системам: Сборник материалов — Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. — 2017. — С. 60-63.
7. Андреева Е.Н., Ильин Д.А., Крапухина Н.В. Исследование основных проблем работы в видеопотоке в условиях арктической зоны//Научная дискуссия: вопросы технических наук. 2016. № 1 (31). С. 20-27.
8. Андреева Е.Н., Путинцев Д.Н., Крапухина Н.В. Научные основы роботизации мониторинга арктического пространства// В сб.: Актуальные проблемы развития современной науки и образования Сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции в 5 частях. ООО «АР-Консалт», 2015, С. 36-39.
9. Крапухина Н.В., Каменов Н.В. Подход к безопасной навигации транспортного средства с учетом динамики участников движения в режиме реального времени //Труды XXIV Санкт-Петербургской международной конференции по интегрированным навигационным системам МКИНС 2017, 28 мая-1 июня2017. С. 64-67.
10. Сенченко Р.В., Крапухина Н.В. Построение интегрированной виртуальной системы сопровождения на основе навигационной информации в задачах обеспечения безопасности подвижных объектов//Труды XXIV Санкт-Петербургской международной конференции по интегрированным навигационным системам МКИНС 2017, 28 мая-1 июня2017. С. 60-63.
11. Сенченко Р.В., Крапухина Н.В. Имитационное моделирование сообщества интеллектуальных агентов с множеством типов стратегий поведения //International Conference on Systems analysis and information technologies SAIT-2017: Светлогорск. Июнь 2017 . — С. 329-336.
12. Крапухина Н.В. Каменов Н.В. Метод для извлечения необходимых и актуальных данных из видеопотока высокой информационной плотности//International Conference on Systems analysis and information technologies SAIT-2017: Светлогорск. Июнь 2017 С. 638-643.
13. Крапухина Н., Каменов Н. Метод локальной навигации при восстановлении дорожной сцены в высокоскоростных или плотных потоках на базе двух бортовых видеокамер// Труды Юбилейной XXV Санкт-Петербургской международной конференции по интегрированным навигационным системам МКИНС 2018, 28мая-1 июня 18 c. 80-83.
14. Р.В. Сенченко, Н.В. Крапухина. Особенности методов и алгоритмов планирования маршрутов следования беспилотного транспорта в условиях динамически изменяющейся дорожной ситуации// Труды Юбилейной XXV Санкт-Петербургской международной конференции по интегрированным навигационным системам МКИНС 2018, 28мая-1 июня2018 c. 14-20.

Публикации в изданиях, входящих в перечень ВАК (не Web of Science , Scopus, РИНЦ):

1. Крапухина Н.В., Корешков М.А. Мультифрактальный анализ результатов ЭКГ//Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки, 2017. № 2. С. 15-18.
2. Крапухина Н.В., Корешков М.А. Анализ результатов ЭКГ с помощью показателя Хёрста. Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки, . 2017. № 3 (105). С. 103-107.
3. Крапухина Н.В., Арлазаров Н.В., Слугин Д.Г. Анализ методов обработки изображений и их применимость для решения задач мониторинга прибрежной зоны арктики с учетом особенностей исходных данных. Электронный научный журнал. 2017. № 1-1 (16), С. 75-81.
4. Крапухина Н.В., Арлазаров Н.В., Слугин Д.Г. Поиск объектов и/или локализации зоны поиска с помощью алгоритма Виолы-Джонса в применимости к серии изображений в видеопотоке. Научная дискуссия: вопросы технических наук. 2017. № 1 (41). С. 94-99.
5. N.V. Krapukhina, R.V. Senchenko, .Specific Features of Methods and Algorithms for Planning Unmanned Vehicles’ Routes in Dynamically Changing Road Scene,. Proceedings of the 25d Anniversary Saint Petersburg International Conference on Integrated Navigation System, Saint Petersburg, Russia, pp. 27-32.
6. Курников П.А., Крапухина Н.В., Тарханов И.А. Многокритериальный метод оценки производительности ORM-решений в различных информационных системах. Труды Института системного анализа Российской академии наук.— 2015.— Т. 65 В.2.

Статьи в изданиях, индексируемых WoS/Scopus

1. Timofey S. Chernov; Nikita P. Razumnuy; Alexander S. Kozharinov, Dmitry P. Nikolaev; Vladimir V. Arlazarov Image quality assessment for video stream recognition systems / Proc. SPIE 10696, Tenth International Conference on Machine Vision (ICMV 2017), 106961U (13 April 2018); [Proceedings of the SPIE, Volume 10696, id. 106961U 8 pp. (2018).] doi: 10.1117/12.2309628 [Scopus]

Статьи в изданиях списка ВАК

1. Лоскутов Н.А., Кожаринов А.С. Система прогнозирования и оценки риска эксплуатации промышленных зданий и сооружений / Технологии техносферной безопасности. — Вып. 4 (74). — 2017. —C. 73-80; [ISSN 2071-7342]
2. Т.С. Чернов, Н.П. Разумный, А.С, Кожаринов, Д.П. Николаев, В.В. Арлазаров Оценка качества входных изображений в системах распознавания видеопотока / Информационные технологии и вычислительные системы. — № 4 — 2017 — Стр. 71-82. [ISSN: 0277-786X; ISBN: 9781510619418]
3. Бессонов Н.В., Кожаринов А.С. Подход к формированию памяти интеллектуального агента при моделировании поведения пользователей социальной сети / Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия «Естественные и технические науки»; —№ 4, —2019, —стр. 37–41; [ISSN 2223-2966]

Монографии

1. Кожаринов А.C. Применение информационных технологий и искусственных нейронных сетей для прогнозирования состояний спортивных зданий и сооружений. Основные аспекты и результаты одного научно-технического проекта. / — М.: Изд. «Перо», 2020. — 129 с. [ISBN 978-5-00150-662-1]

2020

1. I. A. Kunina, M. A. Aliev, N. V. Arlazarov and D. V. Polevoy, «A method of fluorescent fibers detection on identity documents under ultraviolet light,» ICMV 2019, 11433 ed., Wolfgang Osten, Dmitry Nikolaev, Jianhong Zhou, Ed., SPIE, Jan. 2020, vol. 11433, ISSN 0277-786X, ISBN 978-15-10636-43-9, vol. 11433, 11433 0D, pp. 1-8, 2020, DOI: 10.1117/12.2558080. [I. A. Kunina, M. A. Aliev, N. V. Arlazarov and D. V. Polevoy, «A Method of Fluorescent Fibers Detection on Identity Documents under Ultraviolet Light,» arXiv.org, Ithaca, New York, USA, Cornell University, URL: https://arxiv.org/, URL: https://arxiv.org/abs/1912.01916, to be published. (направлено)] Индексирование: WoS, Scopus.
2. Коноваленко И. А., Полевой Д. В., Николаев Д. П. Максимальная невязка направлений как критерий точности проективной нормализации изображения при оптическом распознавании текста // Сенсорные системы. — 2020. — Т. 34. — № 2. — С. 131-146. — DOI: 10.31857/S0235009220020079. Индексирование: RSCI, РИНЦ, ВАК.
3. Сеньшина Д. Д., Гликин А. А., Полевой Д. В., Кунина И. А., Ершов Е. И., Смагина А. А. Коррекция радиальной дисторсии при погружении камеры под воду // Сенсорные системы. — 2020. — Т. 34. — № 3. — С. 254-264. — DOI: 10.31857/S0235009220030087. Индексирование: RSCI, РИНЦ, ВАК.

2019

1. S. A. Ilyuhin, T. S. Chernov, D. V. Polevoy and F. A. Fedorenko, «A method for spatially weighted image brightness normalization for face verification,» ICMV 2018, 11041 ed., SPIE, March 2019, vol. 11041, ISSN 0277-786X, ISBN 978-15-10627-48-2, vol. 11041, 1104118, 2019, DOI: 10.1117/12.2522922. Индексирование: WoS, Scopus.
2. Полевой Д. В. Использование мобильных устройств для выявления признаков фабрикации документов, удостоверяющих личность // Сенсорные системы. — 2019. — Т. 33. — № 2. — С. 142-156. — DOI: 10.1134/S0235009219020070. Индексирование: RSCI, РИНЦ, ВАК.
3. Илюхин С. А., Чернов Т. С., Полевой Д. В. Повышение точности нейросетевых методов верификации лиц за счет пространственно-взвешенной нормализации яркости изображения // ИТиВС. — 2019. — № 4. — С. 12-20. — DOI: 10.14357/20718632190402. Индексирование: RSCI, РИНЦ, ВАК.
4. Полевой Д. В., Белов С. П. Программа для построения «тепловых карт» для комбинаторных задач // Роспатент.

2018

1. D. Ilin, D. Novikov, D. Polevoy and D. Nikolaev, «Fast words boundaries localization in text fields for low quality document images,» ICMV 2017, 10696 ed., Antanas Verikas, Petia Radeva, Dmitry Nikolaev, Jianhong Zhou, Ed., SPIE, Apr. 2018, vol. 10696, 758 pp., ISBN 978-15-10619-41-8, 106960V, pp. 1-9, 2018, DOI: 10.1117/12.2311341. Индексирование: WoS, Scopus, РИНЦ.
2. A. Y. Shkanaev, D. A. Krokhina, D. V. Polevoy, A. V. Panchenko and R. N. Sadekov, «Analysis of straw row in the image to control the trajectory of the agricultural combine harvester,» ICMV 2017, 10696 ed., Antanas Verikas, Petia Radeva, Dmitry Nikolaev, Jianhong Zhou, Ed., SPIE, Apr. 2018, vol. 10696, 758 pp., ISBN 978-15-10619-41-8, 1069602, pp. 1-8, 2018, DOI: 10.1117/12.2310143. Индексирование: WoS, Scopus, РИНЦ.
3. Скорюкина Н. С., Миловзоров А. Н., Полевой Д. В., Арлазаров В. В. Метод распознавания объектов живописи в неконтролируемых условиях с обучением по одному примеру // Труды ИСА РАН. — 2018. — Т. 68. — Спецвыпуск № S1. — С. 5-14. — DOI: 10.14357/20790279180501. Индексирование: РИНЦ, ВАК.
4. Иванов Д. Е., Полевой Д. В., Шоломов Д. Л. Отбор информативных элементов для обучения легкого сверточного нейросетевого классификатора в условиях сильного дисбаланса обучающей выборки // Труды ИСА РАН. — 2018. — Т. 68. — Спецвыпуск № S1. — С. 199-204. — DOI: 10.14357/20790279180523. Индексирование: РИНЦ, ВАК.

2017

1. A. E. Zhukovskiy, D. P. Nikolaev, V. V. Arlazarov, V. V. Postnikov, D. V. Polevoy, N. S. Skoryukina, T. S. Chernov, Y. A. Shemyakina, A. A. Mukovozov, I. A. Konovalenko and M. A. Povolotskiy, «Segments Graph-Based Approach for Document Capture in a Smartphone Video Stream,» ICDAR 2017, IEEE Computer Society, ISSN 2379-2140, ISBN 978-15-38635-86-5, vol. 1, pp. 337-342, 2017, DOI: 10.1109/ICDAR.2017.63.
2. V. E. Prun, D. V. Polevoy and V. V. Postnikov, «Forward Rectification — Spatial Image Normalization for a Video from a Forward Facing Vehicle Camera,» ICMV 2016, 10341 ed., Antanas Verikas, Petia Radeva, Dmitry P. Nikolaev, Wei Zhang, Jianhong Zhou, Ed., Bellingham, Washington 98227-0010 USA, SPIE, July 2017, vol. 10341, ISSN 0277-786X, ISBN 978-15-10611-31-3, vol. 10341, 103410W, 2017, DOI: 10.1117/12.2268605. Индексирование: WoS, Scopus.
3. Y. I. Minkin, A. V. Panchenko, I. A. Konovalenko and D. V. Polevoy, «On the Theoretically Achievable Accuracy of a Selective Assessment of Grain Quality,» IJAER, vol. 12, no 23, Orcid: 0000-0002-5148-5795, pp. 13802-13806, 2017. Индексирование: Scopus.
4. Шоломов Д. Л., Волков А. Г., Полевой Д. В. Об идентификации документа в терминах задачи линейного программирования // Труды ИСА РАН. — 2017. — Т. 67. — № 4. — С. 74-80. Индексирование: РИНЦ, ВАК.
5. Панченко А. В., Шканаев А. Ю., Крохина Д. А., Полевой Д. В., Садеков Р. Н. Анализ границ валков на изображении для управления траекторией движения сельскохозяйственного комбайна // Экстремальная робототехника. — 2017. — № 1. — С. 237-244. Индексирование: РИНЦ.
6. Даниленко А. Ю., Полевой Д. В., Слугин Д. Г. Система статистических методов для фильтрации искажений в условиях мониторинга аномалий земной поверхности в арктических широтах // Роспатент.
7. Шоломов Д. Л., Полевой Д. В., Постников В. В. Система контроля потери полосы движения транспортным средством // Роспатент.
8. Минкин Ю. И., Прун В. Е., Полевой Д. В. Система предобработки, ускорения обработки видеоряда в режиме стереоскопического зрения, версия 1.0 // Роспатент.
9. Арлазаров В. В., Арлазаров В. Л., Арлазаров Н. В., Булатов К. Б., Николаев Д. П., Полевой Д. В., Славин О. А. Система распознавания изображений документов в видеопоследовательности по обучающей выборке // Роспатент.

2016

1. Гладилин С. А., Николаев Д. П., Полевой Д. В., Соколова Н. А. Исследование возможности повышения точности распознавания нейронной сети при фиксированном числе активных нейронов // ИТиВС. — 2016. — № 1. — С. 96-105. Индексирование: RSCI, РИНЦ, ВАК.
2. Булатов К. Б., Кирсанов В. Ю., Арлазаров В. В., Николаев Д. П., Полевой Д. В. Методы интеграции результатов распознавания текстовых полей документов в видеопотоке мобильного устройства // Вестник РФФИ. — 2016. — № 4. — С. 109-115. — DOI: 10.22204/2410-4639-2016-092-04-109-115. Индексирование: РИНЦ.
3. Полевой Д. В., Булатов К. Б., Скорюкина Н. С., Чернов Т. С., Арлазаров В. В., Шешкус А. В. Ключевые аспекты распознавания документов с использованием малоразмерных цифровых камер // Вестник РФФИ. — 2016. — № 4. — С. 97-108. — DOI: 10.22204/2410-4639-2016-092-04-97-108. Индексирование: РИНЦ.
4. Арлазаров В. В., Арлазаров В. Л., Булатов К. Б., Николаев Д. П., Полевой Д. В., Славин О. А. Система распознавания документов в видеопоследовательности // Роспатент.

2015

1. K. Bulatov and D. Polevoy, «Reducing overconfidence in neural networks by dynamic variation of recognizer relevance,» ECMS 2015, Valeri M. Mladenov, Petia Georgieva, Grisha Spasov, Galidiya Petrova, Ed., P. O. Box 61340 North Miami Beach, Florida 33181, USA, Curran Associates, Inc, 2015, 700 pp., ISBN 978-15-10806-42-9, pp. 488-491, 2015. Индексирование: Scopus, РИНЦ.
2. N. Sokolova, D. P. Nikolaev and D. Polevoy, «On Improvements of Neural Network Accuracy with Fixed Number of Active Neurons,» ICMV 2014, 9445 ed., Antanas Verikas; Branislav Vuksanovic; Petia Radeva; Jianhong Zhou, Ed., SPIE, Feb. 2015, vol. 9445, vol. 9445, 944528, pp. 1-5, 2015, DOI: 10.1117/12.2180943. Индексирование: WoS, Scopus.
3. N. Skoryukina, D. P. Nikolaev, A. Sheshkus and D. Polevoy, «Real Time Rectangular Document Detection on Mobile Devices,» ICMV 2014, 9445 ed., Antanas Verikas; Branislav Vuksanovic; Petia Radeva; Jianhong Zhou, Ed., SPIE, Feb. 2015, vol. 9445, vol. 9445, 94452A, pp. 1-6, 2015, DOI: 10.1117/12.2181377. Индексирование: WoS, Scopus.
4. Булатов К. Б., Ильин Д. А., Полевой Д. В., Чернышова Ю. С. Проблемы распознавания машиночитаемых зон с использованием малоформатных цифровых камер мобильных устройств // Труды ИСА РАН. — 2015. — Т. 65. — № 3. — С. 85-93. Индексирование: РИНЦ, ВАК.
5. Арлазаров В. В., Булатов К., Волков А., Ильин Д., Куроптев А., Марченко А., Николаев Д. П., Полевой Д., Чернов Т., Чернышова Ю. Библиотека для распознавания машиночитаемых строк в видеопотоке «Smart 3D OCR MRZ» // Роспатент.
6. Арлазаров В. В., Булатов К., Ильин Д., Куроптев А., Николаев Д. П., Полевой Д., Усилин С., Фараджев И., Чернов Т. Библиотека для распознавания в видеопотоке паспорта гражданина Российской Федерации «Smart PassportReader» // Роспатент.

1. Rubchinsky A. Notion of Graph Entanglement and its Application for Stock Market Analysis. In: Proceedings of 21st IEEE Conference on Business Informatics, Moscow, Russia, 15-17 July 2019, pp.41-46. (Scopus)
2. Rubchinsky A. Graph Dichotomy Algorithm and Its Applications to Analysis of Stocks Market // In: Kalyagin V., Pardalos P., Prokopyev O., Utkina I. (eds) Computational Aspects and Applications in Large-Scale Networks. NET 2017. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics, 247. Springer, Cham, 2018. (Scopus)
3. Rubchinsky A. A New Approach to Network Decomposition Problems // In: Kalyagin V., Nikolaev A., Pardalos P., Prokopyev O. (eds) Models, Agorithms, and Technologies for Network Analysis. NET 2016. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics, 197. Springer, Cham, 2017. (Scopus).
4. Rubchinsky A. Family of Graph Decompositions and Its Applications to Data Analysis // Working paper WP7/2016/09. A M.: NRU HSE, 2016. — 60 p.
5. Rubchinsky A. Divisive-Agglomerative Algorithm and Complexity of Automatic Classification Problems. // Working paper WP7/2015/09. A M.: NRU HSE, 2015. — 41 p.
6. Рубчинский А.А. Дискретные математические модели. Учебное пособие. — М.: Директ-медиа, 2016, 262 с.

1. Заманский Б.И., Кирдяшов Ф.Г. Основы системной инженерии. Учебник. М. : Изд. Дом НИТУ МИСИС, 2019. — 80 с.

Профиль в Google Scholar

1. Мурадханов С.Э., Широков А.И. Информатика и программирование. Раздел. Объектно-ориентированное программирование на языке С#. Учебник. (No2232). М. Изд. Дом МИСиС, 2015. — 309 стр.
2. Широков А. И., Лесовская И. Н. Представление учебного плана подготовки в высшей школе графовой моделью на основе межпредметных связей. Сборник научных трудов sWord. Выпуск 1(38), Том 4. Технические науки. Одесса, Куприенко СВ, 2015. стр. 52-56. (Индексирована в РИНЦ).
3. Грозов Р. А., Широков А. И. Вычисление и анализ характеристик качества программ по методике Холстеда для Си-подобных языков программирования. Тезисы доклада Молодежной ежегодной международной научно-практической интернет конференции «ИННОВАЦИОННЫЕ ВЗГЛЯДЫ НАУЧНОЙ МОЛОДЕЖИ ’2015» sWord. Время проведения: с 21 по 30 апреля 2015 г. (Индексированы в РИНЦ).
4. Широков А.И., Кирдяшов Ф.Г., Мурадханов С.Э. Операционные системы и среды. Основные понятия теории. Учебник. Издательский Дом НИТУ МИСиС, 2018.- 192 с.
5. Павлов Ю. В., Широков А. И. Формализация задачи составления оптимального плана обработки водных участков землеснарядами // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. −2019. -№ 12. -С. 92-95. Индексирован в РИНЦ.
6. Широков А.И., Пышняк М.О. Информатика. Основные понятия теории. Разработка программ на языке программирования Питон. Основные понятия. Часть 1. Учебник. Издательский Дом НИТУ МИСиС, 2020.- 142 с.
7. Шихеева В.В. Фрактальная геометрия. Детерминированные фракталы. Учебник (N2949). Москва: Издательский дом НИТУ МИСиС, 2019.-270 с.[ISBN 978-5-906953-91-9]

1. Кружкова Г.В., Костюхин Ю.Ю., Рожков И.М. Методика управления выбором рациональных составов электронного лома // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2018. — № 9. — С. 47–57.
2. Yuri Kostyukhin, Galina Kruzhkova, Alexander Alexakhin, Natalia Lomonosova. The use of game theory to access and reduce risks of mining enterprises / Geo-spatial Technologies and Earth Resources. — Vietnam, Publishing House for Science and Technology. ‒ 2017. ‒ РР.499-504.
3. Кружкова Г.В. Экономический механизм обеспечения сырьем предприятий, не доминирующих на рынке вторичных драгоценных металлов / Деп.рукопись № 1162. // Горный информационно-аналитический бюллетень.‒ 24.09.2018 — 8с.
4. Kalinsky, O.I., Kruzhkova, G.V., Aleksakhin, A.V., Molchanov, G.A. Selection of the Optimal Strategy for the Supply of Raw Materials Based on Game Theory — Smart Innovation, Systems and Technologies book series (SIST, volume 139). .- 2019.
5. Кружкова Г.В., Костюхин Ю.Ю., Рожков И.М. Управление выбором необходимых составов электронного лома на основе теории игр // Экономика в промышленности.- 2017. -Т. 10.- № 4.- С. 351-358.
6. Kruzhkova G.V., Alexakhin A.V., Kostyukhin Y.Y. Ispolsovanie teorii igr v planirovanii bisness-processov predpriyatiya. / Материалы IX Международной конференции «Эффективное использование ресурсов и охрана окружающей среды — ключевые вопросы развития горно-металлургического комплекса» и XII Международной конференции «Перспективные технологии, оборудование и аналитические системы для материаловедения и наноматериалов» 20-23 мая 2015 г., Усть-Каменогорск, ВКГТУ им. Д.Серикбаева. ‒ 2015. ‒ С. 214-220.

1. Широков А.И., Пышняк М.О. Информатика. Основные понятия теории. Разработка программ на языке программирования Питон. Основные понятия. Часть 1. Учебник. Издательский Дом НИТУ МИСиС, 2020.- 142 с.

1. Андреева О.В., Бесфамильный М.С., Ремизова О.И. Информатика. Численные методы.
2. Учебное пособие. Издательский дом НИТУ МИСиС, 2018 −135 с.