Кондратьева Татьяна Николаевна

Версия для слабовидящих

Размер текста

Цветовая схема

Изображения:

Кондратьева Татьяна Николаевна

доцент

Кандидат технических наук

доцент:

кафедра "Математика и информатика"

tkondrateva@donstu.ru

SPIN РИНЦ:

ORCID:

0000-0002-3518-8942

Наука

2026Prediction of concrete nonlinear creep using machine learning methods - 49021

2025Predicting the risk of early cracking in massive monolithic foundation slabs using artificial intelligence algorithms - Construction Materials and Products

2025Modeling the strength of the walls of I-shaped reinforced concrete beams - Современные достижения архитектуры и строительства

2025Прогнозирование прочности коротких внецентренно сжатых круглых трубобетонных колонн - 49019

2025Predicting the Strength of Eccentrically Compressed Short Circular Concrete Filled Steel Tube Columns - 49019

2025Прогнозирование несущей способности трубобетонных колонн квадратного сечения при помощи методов машинного обучения - 49863

2024Prediction of rheological parameters of polymers using the catboost gradient boosting algorithm - Polymer Science, Series D

2024Прогнозирование реологических параметров полимеров методами машинного обучения. - 19547

2024Актуальные аспекты проектирования курса «Методы и инструменты изучения финансового рынка» в системе высшего образования магистрантов - Мир науки. Педагогика и психология

2024Определение реологических параметров полимеров при помощи методов машинного обучения - 19553

2024Prediction of the properties of vibro centrifuged variatropic concrete in aggressive environments using machine learning methods - Buildings

2024CatBoost algorithms to predict the load-bearing capacity of centrally compressed short CFST columns of circular cross-section - Инновационные технологии для науки об окружающей среде и энергетики (ITESE-2024)

2024Применение искусственного интеллекта к прогнозированию прочности трубобетонных колонн - 19553

2023Processing of polymers stress relaxation curves using machine learning methods (Обработка кривых релаксации напряжений полимеров методами машинного обучения) - Baghdad Science Journal