технический писатель

Удмуртский государственный университет

доцент

С 01.09.1990 по настоящее время (34 года 5 месяцев)

1. Тетерин А.Н. Геометрический подход к классификации – новая модель работы нейрона.//ЖВМ и МФ. 1992. Т 31. № 12. С. 1972-1980. 2. A. N. Teterin, “А Geometric Approach to Classification: New Model of the Operation of a Neuron,” Computational Mathematics and Mathematical Physics, Vol. 32, No. 12, 1992, pp. 1797-1805. 3. Бельтюков А.П. Тетерин А.Н. Иерархический синтаксический анализ.//Научная сессия МИФИ-2010 4. Бельтюков А.П. Тетерин А.Н. Иерархические базы данных для хранения и визуализации 3D объектов.//Труды Второй международной конференции «Трехмерная визуализация научной технической и социальной реальности. Технологии высокополигонального моделирования» 24-26ноября 2010г. Ижевск 5. A. N. Teterin. Classification on Bounded Sets // Pattern Recognition and Image Analysis, Pleiades Publishing, 2010, Vol 20, № 4, p. 564 -572. 6. A. P. Beltyukov, A. N. Teterin. On The Amount of Information // Pattern Recognition and Image Analysis, Pleiades Publishing, 2011, Vol 21, № 1, p. 66 -70. 7. Бельтюков А.П., Тетерин А.Н. Иерархический синтаксический анализ на базе детерминистских теорий кодирования и математической модели нейрона, распознающего несколько классов. //Научная сессия МИФИ-2011 с.95 8. Бельтюков А.П., Тетерин А.Н. Самообучающиеся системы распознавания образов.//4-ая Всероссийская мультиконференция по проблемам управления-2011. Дивноморское. 9. Бельтюков А.П., Тетерин А.Н. Теория восприятия.//Технологии информатизации профессиональной деятельности-2011.Труды III-Всероссийской научнойконференции с международным участием. с.19-20.Ижевск 10. Климов И.З., Тетерин А.Н., Минин В.Е. Увеличение производительности сети радиосвязи за счет выбора оптимального набора правил доступа к среде.//Вестник ИжГТУ 2011 (51), №3. С.103-106 11. A.N. Teterin, “Formularless Logic Function”, Open Journal of Discrete Mathematics, 2013, 3,No 1, pp21-24

Удмуртский государственный университет

доцент

С 01.09.1990 по настоящее время (34 года 5 месяцев)

1. Тетерин А.Н. Геометрический подход к классификации – новая модель работы нейрона.//ЖВМ и МФ. 1992. Т 31. № 12. С. 1972-1980. 2. A. N. Teterin, “А Geometric Approach to Classification: New Model of the Operation of a Neuron,” Computational Mathematics and Mathematical Physics, Vol. 32, No. 12, 1992, pp. 1797-1805. 3. Бельтюков А.П. Тетерин А.Н. Иерархический синтаксический анализ.//Научная сессия МИФИ-2010 4. Бельтюков А.П. Тетерин А.Н. Иерархические базы данных для хранения и визуализации 3D объектов.//Труды Второй международной конференции «Трехмерная визуализация научной технической и социальной реальности. Технологии высокополигонального моделирования» 24-26ноября 2010г. Ижевск 5. A. N. Teterin. Classification on Bounded Sets // Pattern Recognition and Image Analysis, Pleiades Publishing, 2010, Vol 20, № 4, p. 564 -572. 6. A. P. Beltyukov, A. N. Teterin. On The Amount of Information // Pattern Recognition and Image Analysis, Pleiades Publishing, 2011, Vol 21, № 1, p. 66 -70. 7. Бельтюков А.П., Тетерин А.Н. Иерархический синтаксический анализ на базе детерминистских теорий кодирования и математической модели нейрона, распознающего несколько классов. //Научная сессия МИФИ-2011 с.95 8. Бельтюков А.П., Тетерин А.Н. Самообучающиеся системы распознавания образов.//4-ая Всероссийская мультиконференция по проблемам управления-2011. Дивноморское. 9. Бельтюков А.П., Тетерин А.Н. Теория восприятия.//Технологии информатизации профессиональной деятельности-2011.Труды III-Всероссийской научнойконференции с международным участием. с.19-20.Ижевск 10. Климов И.З., Тетерин А.Н., Минин В.Е. Увеличение производительности сети радиосвязи за счет выбора оптимального набора правил доступа к среде.//Вестник ИжГТУ 2011 (51), №3. С.103-106 11. A.N. Teterin, “Formularless Logic Function”, Open Journal of Discrete Mathematics, 2013, 3,No 1, pp21-24

Университет

Санкт-Петербургский государственный университет

Университет

Ижевский государственный технический университет им. М.Т. Калашникова

Родной язык

Русский

Иностранные языки

Ключевые навыки

• Математическое моделирование

• Сетевые информационные технологии

• математическое программирование

• Способность грамотно организовать мероприятия, совещания, конференции и другие мероприятия в офи

• Исследовательский анализ данных

• Описание бп и их моделирование - ms visio, aris

• ms access

• mathcad

• математическая статистика

• Знание ms project, ms excel, ms word, ms outlook, autocad.

• Личный ассистент генерального персональный проджект project manager управление проектами

• Эффективное ведение переговоров

• Adobe indesign indesign adobe photoshop adobe illustrator ms powerpoint пользователь пк графические

• • маркетинговые исследования • аналитические исследования • разработка маркетинговой стратегии

• Object pascal/delphi

• Хорошие организаторские навыки

• Пк деловая переписка

• Ms project expert

• Poco c++ libraries

• allfusion erwin data modeler

• математический анализ

• Ключевые навыки java sql postgresql базы данных работа с базами данных стремление к профессиональном

• Маркетинг ведение переговоров проведение презентаций навыки продаж работа в команде телефонные перег

• Adobe photoshop, работа в команде, концепт арт

• • написание текстов • деловое общение • организация мероприятий • планирование рекламных кампаний •

• Подбор и обучение персонала

Дополнительная информация

научные интересы: математическая кибернетика, информационные технологии. Интеллект робота https://disk.yandex.ru/i/yBq7SZIUv6KoFw ДОГОНИТ ЛИ АХИЛЛЕС ЧЕРЕПАХУ? (24\7) Этому вопросу не повезло больше всего. Математики два раза его решали и оба раза неправильно. Первое решение, с которым они носились как с писаной торбой, противоречит действительности, и о нем можно давно забыть. Второе решение, отнести вопрос в область искусственного интеллекта, наверное, является естественным. Что нам предлагает решение из этой области? Посчитать w – вес. Вес направления (север, юг, восток, запад) движения Ахиллеса. Физики давно в состоянии решить задачу такого рода. Мы получим точное решение, если будем знать скорость, ускорение Ахиллеса и черепахи. Можно перейти к решению других задач (сменить пространство признаков), если мы уверены в его (Ахиллеса) действиях. И у нас тогда есть масса свободного времени. Если не доверяем, то придется проверять, что делает Ахиллес на пляже (через четверть пути, половину пути ...). Свободного времени станет немного меньше. Вообще, с точки зрения математики и здравого смысла черепах может быть несколько (0), и может быть несколько зарывшихся черепах, которые оставили на песке следы или спрятались за камнем (неопределенно). Таким образом, три значения - „Решениеn”, „Не-Решение“, „Неопределеноk”, являются исчерпывающими по существу и определяют, в какую сторону движется Ахиллес. Интервала [0..1] достаточно для вычисления скорости и ускорения. Вес тоже важен. Это вес ботинка, которым нужно пнуть спящего Ахиллеса, чтобы он побежал за черепахой. Точнее, необходимо рассчитать силу удара F=ma и место удара. А удар может быть, как от балерины, так и от солдатского ботинка. Главное, чтобы после этого удара осталось его желание бежать за черепахой. Если удар будет слишком сильным, то может измениться пространство признаков (условие задачи). Например, Ахиллес после этого захочет остановить черепаху с помощью брошенного камня. Пинок (работа мышц ноги) – страшное оружие, если промахнуться, и нанести Ахиллесу удар сильнее, чем планировалось, то камень уже прилетит к нам, а не в черепаху. Таким образом, ответом на поставленный вопрос является решение трех задач обучения. Первая задача - бег Ахиллеса по песку. Вторая - удар по Ахиллесу. Третья – наши усилия (пинок) для вовлечения Ахиллеса в деятельность (бег). В результате обучения у нас будет следующая функция: F(fбА (х,...), fдч(х,…), fут(fун (x,…), …), fкк(fпкк (х,…),…)…) fбА – бег Ахиллеса, fдч – движение черепахи, fут – удар по телу, fун – удар ноги (пинок), fкк – кидание камня, fпкк – движение плеча при кидании камня, х – температура тела, другими параметрами могут быть температура воздуха, песка, усталость, время, состояние песка (например, зыбучий) … Для абсолютно всех задач и тех, которые можно свести к задаче обучения в Rn, можно рекомендовать безвесовые методы для ограниченных множеств (множеств с дырками) [1]. Для решения этой задачи используются ступенчатые функции, что делает вычисление скорости и ускорения тривиальным. Методы [1] были использованы для получения бесформульных логических функций [2]. Это современная постановка очень старой задачи, имеет несомненное достоинство, ответ может быть получен в любое время (двадцать четыре часа, семь дней в неделю). 1. A. N. Teterin. Classification on Bounded Sets // Pattern Recognition and Image Analysis, Pleiades Publishing, 2010, Vol 20, № 4,p. 564 -572 2. A.N. Teterin, “Formularless Logic Function”, Open Journal of Discrete Mathematics, 2013, 3,No 1, pp21-24 Роботы Роботы разные нужны. Грузчик, слуга… Водитель-механик может быстро пересаживаться с машины на машину. В случае мелкой поломки чинит сам. В случае крупной попросит подвезти проезжающих водителей до точки базирования или дойдет сам. Садовник должен справляться не хуже человека со всей номенклатурой инструментов. Охранник – пока недостижимая задача. Очень уважительное отношение к людям разной степени неадекватности… Руководитель банка, магазина (руководит работой робота грузчика, мерчендайзера, кассира…) может из помещения не выезжать. Достаточно знаний по эконмической географии, экономике… Может иметь несколько голов. Главное следить за отсутствием психических расстройств…