Холод Иван Иванович

Научный идентификатор (scopusId): 56566591900

Научный идентификатор (elibraryId): 467219

Доктор технических наук

Доцент

Платформа анализа распределенных данных методами федеративного обучения

Программа сравнения распределений между наборами данных с использованием статистических характеристик

Считыватель аппаратных потоковых устройств смартфонов на базе ОС Android для федеративного обучения (FL Hardware Device Readers)

Программа, реализующая сервис формирования расписания экзаменов вуза

Программа, реализующая сервис сервера формирования расписания семестра вуза

Программа, реализующая сервис формирования расписания семестра вуза

Программа, реализующая сервис бронирования аудиторий вуза

Программа, реализующая сервис сервера администрирования расписания вуза

Программа, реализующая сервис сервера формирования расписания экзаменов вуза

Программа, реализующая сервис администрирования расписания вуза

Программа, реализующая сервис сервера бронирования аудиторий вуза

СПОСОБ РАСПАРАЛЛЕЛИВАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ В ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СРЕДЕ

Программный комплекс «Информационная система «Газпром-классы»

Параллельная программа построения кластеризации самоорганизующихся карт Кохонена

Параллельная программа построения байесовского нормального классификатора

Программа поиска шаблонов нештатных ситуаций в последовательности разнотипных событий

Программная реализация потока данных для параллельной обработки методами интеллектуального анализа

Программная реализация модели представления знаний и их параллельной обработки

Программа для распараллеливания по данным процессов интеллектуального анализа

Программа подготовки набора функциональных блоков интеллектуального анализа данных к параллельному выполнению

Функциональноблочная программа параллельного построения одноатрибутных классификационных правил

Функциональноблочная программа построения одноатрибутных классификационных правил

Функциональноблочная программа параллельного поиска ассоциативных правил

Блоковая структура выполнения алгоритма поиска ассоциативных правил AprioriTID

Методы и средства создания персонализированных интеллектуальных ассистентов

Обработка и анализ распределенных потоковых данных

Унификация процесса обработки и анализа распределенных данных на основе компьютерных методов обработки информации

Анализ данных из разнородных источников

Исследование методов федеративного обучения для non-IID данных в распределенных компьютерных архитектурах /Research on federated learning methods for Non-IID data in distributed computer architectures

Модели и алгоритмы интеллектуального анализа неструктурированных текстовых описаний

Разработка комплекса методов и моделей обработки данных для распределенной инфраструктуры на основе интеграции ГИС-технологий и искусственного интеллекта

Методы компьютерного зрения на персональных устройствах

Методы обработки текстовой информации для определения подобия неструктурированных документов

Модель и методы распределенной предобработки данных

Федеративные методы построения прогнозных моделей для оптимизации работы сложной/дорогостоящей техники

Модели и методы построения параллельных алгоритмов анализа распределенных данных

Mreish K. MFedBN: Tackling Data Heterogeneity with Gradient-Based Aggregation and Advanced Distribution Skew Modeling / K. Mreish, E. S. Novikova, M. Chaplygin, [и др.] // Sensors. — 2025. — Т. 25, № 23. — Ст. 7314. — DOI: 10.3390/s25237314.

Корытов П. В. Извлечение ключевых слов из текстов в условиях отсутствия аннотированных данных с использованием обратной связи / П. В. Корытов, И. И. Холод // Известия СПбГЭТУ ЛЭТИ. — 2025. — С. 68–78. — DOI: 10.32603/2071-8985-2025-18-9-68-78. — EDN: TZVZVN.

Корытов П. В. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ОБЪЯСНИМОГО НЕСТРОГОГО СОПОСТАВЛЕНИЯ ТЕКСТОВЫХ ДОКУМЕНТОВ В УСЛОВИЯХ «ХОЛОДНОГО СТАРТА» С ОБРАТНОЙ СВЯЗЬЮ / П. В. Корытов, И. И. Холод // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. — 2025. — С. 183–197. — DOI: 10.17308/sait/1995-5499/2025/4/p183-197. — EDN: TJCOBB.

Novikova E. Analytical Review of Intelligent Intrusion Detection Systems Based on Federated Learning: Advantages and Open Challenges [АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ПОДХОДОВ К ОБНАРУЖЕНИЮ ВТОРЖЕНИЙ, ОСНОВАННЫХ НА ФЕДЕРАТИВНОМ ОБУЧЕНИИ: ПРЕИМУЩЕСТВА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ И ОТКРЫТЫЕ ЗАДАЧИ] / E. Novikova, E. Fedorchenko, I. Kotenko, [и др.] // Informatics and Automation. — 2023. — Т. 22, № 5. — С. 1034–1082. — DOI: 10.15622/ia.22.5.4. — EDN: HXHFQO.

Novikova E. Analysis of Privacy-Enhancing Technologies in Open-Source Federated Learning Frameworks for Driver Activity Recognition / E. Novikova, D. Fomichov, I. Kholod, [и др.] // Sensors. — 2022. — Т. 22, № 8. — Ст. 2983. — DOI: 10.3390/s22082983. — EDN: XECZKB.

Гонсалес П. Ю. Архитектура многоагентных систем для федеративного обучения / П. Ю. Гонсалес, И. И. Холод // Компьютерные инструменты в образовании. — 2022. — С. 30–45. — DOI: 10.32603/2071-2340-2022-1-30-45. — EDN: ZKBCZK.

Холод И. И. Разработка архитектуры универсального фреймворка федеративного обучения / И. И. Холод, М. А. Ефремов // Программные продукты и системы. — 2022. — С. 263–272. — DOI: 10.15827/0236-235x.138.263-272. — EDN: ZCBNYB.

Холод И. И. Формальная модель многоагентных систем для федеративного обучения / И. И. Холод, Г. П. Юлейси // Программные продукты и системы. — 2022. — С. 37–44. — DOI: 10.15827/0236-235x.137.037-044. — EDN: TZLSBX.

Kholod I. I. Developing a single sign-on for information systems / I. I. Kholod, M. Kovynev, I. S. Grigoryev, [и др.] // Software Journal: Theory and Applications. — 2021. — DOI: 10.15827/2311-6749.21.3.1. — EDN: CTCCWS.

Kholod I. Open-source federated learning frameworks for IoT: A comparative review and analysis / I. Kholod, E. Yanaki, D. Fomichev, [и др.] // Sensors (Switzerland). — 2021. — Т. 21, № 1. — С. 1–22. — Ст. 167. — DOI: 10.3390/s21010167. — EDN: DLKYJP.

Kholod I. Parallelization of the self-organized maps algorithm for federated learning on distributed sources / I. Kholod, A. Rukavitsyn, A. Paznikov, [и др.] // Journal of Supercomputing. — 2021. — Т. 77, № 6. — С. 6197–6213. — DOI: 10.1007/s11227-020-03509-2. — EDN: UNFOQO.

Kholod I. Efficient distribution and processing of data for parallelizing data mining in mobile clouds / I. Kholod, A. Shorov, S. Gorlatch // Journal of Wireless Mobile Networks, Ubiquitous Computing, and Dependable Applications. — 2020. — Т. 11, № 1. — С. 2–17. — DOI: 10.22667/jowua.2020.03.31.002. — EDN: JXCCKO.

Холод И. Опыт автоматизации процесса составления расписания в вузе / И. Холод, В. Иванов, И. Григорьев, [и др.] // Cloud of Science. — 2020. — С. 844–868. — EDN: NVZDQW.

Юлейси Г. П. Взаимодействие в многоагентных системах интеллектуального анализа данных / Г. П. Юлейси, И. И. Холод // Известия СПбГЭТУ ЛЭТИ. — 2020. — С. 18–23. — EDN: CVWADI.

Kholod I. A formally based parallelization of data mining algorithms for multi-core systems / I. Kholod, A. Shorov, E. Titkov, [и др.] // Journal of Supercomputing. — 2019. — Т. 75, № 12. — С. 7909–7920. — DOI: 10.1007/s11227-018-2473-8. — EDN: MGFXYM.

Куприянов М. Распараллеливания алгоритма Naive Bayes для обработки распределенных данных / М. Куприянов, И. Холод // Мягкие измерения и вычисления. — 2019. — С. 25–32. — EDN: QMZBAI.

Холод И. Анализ распределенных данных / И. Холод, М. Куприянов // Мягкие измерения и вычисления. — 2019. — С. 5–21. — EDN: SMBRYG.

Холод И. Интеллектуальная обработка данных / И. Холод, М. Куприянов // Мягкие измерения и вычисления. — 2019. — С. 55–75. — EDN: ZOBKXW.