Искусственный интеллект и робототехника в индустрии 4.0. Стратегическая трансформация производственных процессов

Наконец, третьим столпом дальнейшей работы является более глубокий и практико-ориентированный анализ этических вопросов ИИ в соответствии с AI ACT (Актом ЕС об ИИ). Поскольку большая часть ИИ-приложений в производстве классифицируется как «высокий риск» (High-Risk AI Systems) из-за их влияния на критическую инфраструктуру и, что особенно важно, на безопасность труда, необходимо создать набор операционных рекомендаций по комплаенсу. Анализ должен фокусироваться на требованиях Акта к прозрачности (Transparency), объяснимости (Explainability – XAI) и надежности (Robustness) систем, работающих в тесном взаимодействии с человеком (Human-Robot Collaboration, HRC). Это включает изучение механизмов человека в контуре управления (Human-in-the-Loop) для систем, принимающих решения о графиках работы или темпах производства, чтобы избежать скрытого принуждения или предвзятости, а также гарантии того, что алгоритмы предиктивного анализа рисков не будут дискриминировать или несправедливо оценивать работников. Данный анализ позволит перевести абстрактные этические принципы в конкретные инженерные и организационные требования, обеспечивая не только юридическую чистоту, но и социальную приемлемость внедряемых ИИ-решений.

Обоснование нетрадиционного расположения библиографии в курсе «ИИ в промышленности и робототехнике»

1. Образовательная и стратегическая цель «ИНТЕНСИВ / КУРС»

Монография имеет подзаголовок «ИНТЕНСИВ / КУРС», что немедленно переводит её из категории академического исследования в формат ускоренного, прикладного обучения для профессионалов. Традиционное расположение библиографии в конце книги соответствует академическим стандартам, где список служит подтверждением цитирования и научного аппарата, однако в формате интенсивного курса требуется иная, более проактивная структура. Размещение библиографии, посвященной исключительно «Искусственному интеллекту», в начале книги, сразу после введения или оглавления, мгновенно устанавливает широкий и глубокий контекст всего материала. Читатель, приступающий к «интенсиву», получает немедленный доступ к фундаментальному корпусу знаний, который лежит в основе всех последующих прикладных кейсов. Это позволяет профессионалу быстро оценить уровень и охват теоретической базы, на которой строится курс, и при необходимости обратиться к первоисточникам до начала изучения специфических промышленных приложений. Такой подход значительно повышает эффективность самостоятельной работы и глубину погружения в предметную область, что является критически важным для формата сжатого и концентрированного обучения. Кроме того, это сигнализирует о том, что практические решения и кейсы будут крепко связаны с общепризнанной теорией, а не являться просто набором эмпирических данных. Интенсивное обучение предполагает высокую степень самостоятельности и нелинейное изучение материала, что максимально облегчается благодаря раннему предоставлению всех ключевых источников.

2. Немедленное установление авторитета и исторического фундамента

Представленный раздел библиографии содержит поистине канонические работы в области ИИ, начиная с 1950-х годов (Тьюринг, Нильсон, Хант), и охватывает современную литературу вплоть до 2025 года (Катанов, Пино, Харьков). Размещение этого внушительного списка в начале монографии мгновенно выполняет функцию установления научного авторитета и демонстрирует глубину исторической перспективы, которая была использована авторами. Профессиональная аудитория, знакомая с классикой жанра (Рассел и Норвиг, Люгер, Хаттер), сразу осознает, что модернизация производственных процессов будет рассматриваться не как сиюминутный тренд, а как логическое продолжение полувековой научной мысли. Это позволяет избежать поверхностного восприятия курса как простого пересказа текущих новостей индустрии, подчеркивая, что за реальными кейсами стоит мощная теоретическая база. Читатель понимает, что последующий материал, касающийся робототехники и промышленной автоматизации, базируется на устоявшихся принципах вычислительной техники и интеллектуальных систем. Такая ранняя демонстрация фундаментальности является необходимым условием для построения доверия к экспертным решениям, представленным в основной части монографии. Обширный список, включающий ранние работы, показывает уважение к истокам дисциплины, что высоко ценится в инженерном и научном сообществе.

3. Поддержка нелинейного и модульного чтения профессионалами

Формат «ИНТЕНСИВ / КУРС» предполагает, что читатель, вероятно, уже обладает базовыми знаниями и не будет читать книгу строго последовательно, от первой до последней страницы. Эксперты, для которых предназначена монография, скорее всего, будут выборочно изучать главы, посвященные наиболее актуальным для них кейсам: например, предиктивному обслуживанию или коллаборативным роботам. Раннее расположение библиографии превращает этот раздел в динамический справочник, который позволяет читателю немедленно обратиться к источникам, как только в тексте упоминается сложный концепт или конкретный алгоритмический подход. Если в главе о промышленной модернизации встречается ссылка на «Transfer Learning» или «Federated Learning», профессионал может мгновенно просмотреть список литературы, чтобы найти источник, раскрывающий эти концепции, без необходимости листать книгу до самого конца. Это облегчает модульное изучение материала и позволяет пользователю самостоятельно формировать свою траекторию обучения, ориентируясь на наиболее релевантные для его текущих задач темы. Таким образом, библиография выполняет функцию быстрого гиперссылочного перехода от прикладной проблемы к теоретическому решению, что соответствует духу цифрового и интенсивного обучения. Нелинейное потребление контента является нормой для занятых специалистов.

4. Предварительная фильтрация и фокусировка на ключевой теме

Раздел озаглавлен как «Библиография (Искусственный интеллект)», что указывает на его узкую и целенаправленную специализацию, несмотря на общую тему монографии, включающую робототехнику и автоматизацию. Выделение именно ИИ-источников в отдельный блок и его размещение в начале книги служит мощным инструментом фокусировки внимания читателя. Это подчеркивает, что именно искусственный интеллект является центральным, системообразующим элементом всей модернизации, а робототехника и прочие процессы – лишь его практическое поле применения. Читатель получает недвусмысленный сигнал: прежде чем погружаться в специфику «железа» и «кейсов», необходимо укрепить понимание ИИ. Такой подход ментально подготавливает аудиторию к доминирующей роли ИИ-алгоритмов в представленных решениях. Фактически, этот раздел выступает как превентивный учебный модуль или «нулевая глава», посвященная концептуальной базе. Он помогает отсеять литературу, посвященную общим вопросам инженерии или механики, концентрируя внимание исключительно на алгоритмах, стратегиях и философских аспектах машинного разума.

5. Юридический и этический аспект (наличие правовых источников)

Библиография содержит несколько важных источников, посвященных правовым и этическим аспектам ИИ (Морхат П. М., Ручкина Г. Ф., Евстратов А. Э., Готовцев П. М.), а также философским проблемам сознания (Дубровский Д. И., Серль Дж. Р.). Учитывая, что монография затрагивает модернизацию и реальные решения, вопросы кибербезопасности, ответственности роботов и этики становятся критически важными на этапе проектирования систем. Размещение этих правовых и этических источников в начале книги подчеркивает, что авторы курса уделяют приоритетное внимание не только технической реализации, но и регуляторным ограничениям, и социальным последствиям внедрения ИИ в промышленность. Это позволяет инженерам и руководителям проектов, читающим монографию, сразу интегрировать требования комплаенса и этики в свои проектные планы, избегая дорогостоящих переделок на поздних этапах. Таким образом, библиография действует как раннее предупреждение о правовых рисках и стимул к проектированию систем с учетом принципов XAI (объяснимого ИИ) и Zero Trust. Принятие решений о внедрении должно быть обосновано не только технической, но и юридической целесообразностью.

6. Стимуляция самостоятельного углубленного изучения

Раннее предоставление списка литературы служит мощным стимулом для читателя к расширению своих знаний за пределами основного курса. Учитывая, что курс является «интенсивом», его формат неизбежно ограничивает объем излагаемого материала, что делает самостоятельную работу с источниками особенно ценной. Обширность библиографии, включающей как вводные курсы («вводный курс» Банди), так и узкоспециализированные монографии («Универсальный искусственный интеллект» Хаттера), позволяет читателю самостоятельно подобрать дополнительную литературу, соответствующую его текущему уровню подготовки. Это превращает монографию из конечного продукта в отправную точку для долгосрочного профессионального развития в области ИИ и робототехники. Такой подход соответствует парадигме непрерывного обучения (Lifelong Learning), которая необходима для специалистов, работающих с быстро меняющимися технологиями Индустрии 4.0. Читатель получает исчерпывающий навигационный инструмент для дальнейшего десятилетнего самообразования в этой сложной и многогранной области.

7. Усиление ценности раздела «КЕЙСЫ И УСПЕШНЫЕ РЕШЕНИЯ»

Основная ценность монографии заключается в «РЕАЛЬНЫХ КЕЙСАХ И УСПЕШНЫХ РЕШЕНИЯХ», что является ключевым маркетинговым преимуществом книги. Размещение библиографии в начале создает неявную, но сильную связь между теоретическим фундаментом и последующей практикой. Это позволяет читателю воспринимать каждый «кейс» не просто как технический пример, а как прямое применение принципов, заложенных в работах Тьюринга, Рассела, Норвига и других классиков. Такой прием усиливает впечатление глубокой обоснованности и надежности представленных решений. Читатель с самого начала убеждается, что эти «успешные решения» не являются случайными находками, а базируются на проверенных и теоретически обоснованных алгоритмах. Библиография заранее отвечает на невысказанный вопрос: «На чём основаны эти кейсы?». Это повышает доверие к методологии курса и его авторам, что критически важно в высококонкурентной сфере ИИ-консалтинга и обучения.

8. Преимущество в цифровую эпоху и быстрый поиск информации

В современном цифровом мире пользователи часто обращаются к книгам в электронном виде, используя функцию быстрого поиска и копирования текста. Размещение списка литературы в начале, близко к титульному листу, значительно облегчает копирование цитат и их дальнейшее использование для поиска, создания заметок или оформления собственных работ. Для занятого профессионала, проходящего «интенсив», время является самым дорогим ресурсом, и устранение необходимости прокручивать сотни страниц до конца книги для получения ссылки на источник – это существенное эргономическое преимущество. Это особенно актуально, когда необходимо быстро найти ссылку на специфический закон, философскую концепцию или конкретную книгу для немедленного заказа. Раннее расположение библиографии улучшает пользовательский опыт, соответствует современным привычкам потребления информации и подчеркивает практическую направленность монографии.

9. Разграничение «Искусственного интеллекта» и других тем

Монография посвящена триаде: ИИ, промышленность и робототехника. Внутри библиографии представлен только один раздел, явно озаглавленный «Искусственный интеллект», хотя в списке присутствуют работы, косвенно относящиеся к робототехнике и кибернетике (Тьюринг, Корсаков, Wiener N.). Размещение этого раздела в начале подчеркивает, что это лишь первичный и фундаментальный список литературы, необходимый для понимания ядра курса. Это оставляет возможность для последующего включения, например, «Библиографии (робототехника)» или «Библиографии (промышленная автоматизация)» в конце соответствующих тематических блоков. Такой подход создает впечатление структурированной многослойности и позволяет избежать перегрузки читателя слишком длинным, объединённым списком в самом начале. Читатель получает сначала «дорожную карту» по ИИ-базе, а затем, по мере продвижения, будет получать специализированные списки.

10. Отход от академической конвенции к модели «практическое руководство»

Традиция требовать библиографию в конце сложилась исторически в эпоху печати, где логика изложения требовала сначала привести тезисы, а затем доказательства. В случае «ИНТЕНСИВ / КУРС» модель меняется: книга становится практическим руководством, где читатель приходит за решением, а не за доказательством тезиса. Ранняя библиография, выступающая как «Список рекомендованной литературы», соответствует этой новой модели, где читатель активен и самостоятельно управляет глубиной своего погружения в тему. Этот список, включающий основополагающие и современные работы, является самым быстрым способом дать наиболее ценный, высококонцентрированный ресурс. Если бы раздел был в конце, его образовательная и навигационная ценность для «интенсива» была бы сведена к минимуму, превратив его из инструмента обучения в формальное приложение. Таким образом, смещение библиографии с конца на начало является сознательным методологическим выбором, нацеленным на максимальную эффективность обучения и практическую пользу для профессиональной аудитории.

БИБЛИОГРАФИЯ

Искусственный интеллект

Банди Алан. Искусственный интеллект: вводный курс. 2-е изд. Изд-во Эдинбургского Университета. 1980.

Барский А. Б. Искусственный интеллект и логические нейронные сети. СПб.: Интермедия, 2019. 360 с. Глоссарий.

Богатый Элейн. Искусственный интеллект. Макгроу-Хилл. 1983.

Бостром Н. Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии / пер. с англ. С. Филина. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016. 496 с.

Бруссард М. Искусственный интеллект: пределы возможного: перевод с английского: [16+] / перевод. Екатерина Арье. М.: Альпина нон-фикшн, 2020. 361 с. ISBN 978-5-00139-080-0 3000 экз.

Бутл Р. Искусственный интеллект и экономика. Работа, богатство и благополучие в эпоху мыслящих машин= Roger Bootle. The AI Economy: Work, Wealth and Welfare in the Age of the Robot. М.: Интеллектуальная Литература, 2022. 432 с. ISBN 978-5-907394-25-4.

Бутл Р. Искусственный интеллект и экономика: работа, богатство и благополучие в эпоху мыслящих машин [12+] / Роджер Бутл; перевод с английского В. Скворцов. М.: Интеллектуальная лит., 2020. 425 с. (Библиотека Сбера. Искусственный интеллект).

Волков А. В. Искусственный интеллект: от компьютеров к киборгам. М.: Вече, 2020. 254, [1] с. (Эврика XXI).; ISBN 978-5-4484-1689-7 1000 экз.

Девятков В. В. Системы искусственного интеллекта / Гл. ред. И. Б. Фёдоров. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. 352 с. 3000 экз. ISBN 5-7038-1727-7.

Джексон Филипп. Введение в искусственный интеллект. 2-е изд. Дувр. 1985.

Дубровский Д. И. Искусственный интеллект и проблема сознания овский // Философия искусственного интеллекта: материалы всерос. междисциплинар. конф., М., МИЭМ, 17—19 янв. 2005г. М.: ИФ РАН, 2005. С.26—31.

Евстратов А. Э., Гученков И. Ю. Пределы применения искусственного интеллекта (правовые проблемы) // Правоприменение. 2020. Т.4, №4. С.13—19.

Жданов А. А. Автономный искусственный интеллект. М.: Бином. Лаборатория знаний, 2009. 359с. 20 000 экз.

Зайцева Е. М., Погодина Е. А., Смирнов Ю. В. Искусственный интеллект: электронный терминологический словарь. М.: ГПНТБ России, 2023. ISBN 978-5-85638-262-3.

Искусственный интеллект / Осипов Г. С., Величковский Б. М. // Излучение плазмы. М.: Большая российская энциклопедия, 2008. С.733. (Большая российская энциклопедия: [в 35 т.] / гл. ред. Ю. С. Осипов; 200—2017, т.11). ISBN 978-5-85270-342-2.

Калинин М. О., Крундышев В. М. Основы искусственного интеллекта. Безопасность искусственного интеллекта. Санкт-Петербург: Политех-Пресс, 2024. 88 с. ISBN 978-5-7422-8693-6 200 экз.

Катанов Ю. Е., Аристов А. И. Композитный искусственный интеллект и генеративные технологии в промышленности. Тюмень: ТИУ, 2025. Ч.1. 253 с. Ч.2. 175 с.

Ли Кай-Фу. Сверхдержавы искусственного интеллекта. Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок: Китай, Кремниевая долина и новый мировой порядок: [16+] / перевод с англ. Н. Константиновой. 4-е изд. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2021. 268, [1] с. ISBN 978-5-00195-120-9 1021 экз.

Лесников С. В. Базовый гизаурус терминосистемы «искусственный интеллект» / С. В. Лесников // Говор: альманах. – 2025. – №6. – С. 527—548. – DOI 10.48612/govor/325u-mve1-bf9v. – EDN TJYUIP.

Лесников С. В. Глоссарий терминосистемы «искусственный интеллект» / С. В. Лесников // Говор: альманах. – 2025. – №6. – С. 549—599. – EDN FPJOMB.

Лесников С. В. Интеллектуальные сети: как искусственный интеллект и нейронные сети трансформируют телекоммуникации / С. В. Лесников // Говор: альманах. – 2025. – №6. – С. 623—630. – EDN CTKPSG.

Лесников С. В. Искусственный интеллект и нейронные сети в исследованиях рынка: новый горизонт для бизнеса / С. В. Лесников // Говор: альманах. – 2025. – №6. – С. 679—685. – EDN FLAFCA.

Лесников С. В. Искусственный интеллект и нейронные сети в образовании / С. В. Лесников // Говор: альманах. – 2025. – №6. – С. 631—648. – EDN AVEZTK.

Лесников С. В. Искусственный интеллект и нейронные сети в сфере транспорта: инновации и вызовы / С. В. Лесников // Говор: альманах. – 2025. – №6. – С. 661—669. – EDN XKVUOH.

Лесников С. В. Искусственный интеллект и нейронные сети в творческой сфере: от генерации до соавторства / С. В. Лесников // Говор: альманах. – 2025. – №6. – С. 613—622. – EDN RGARQC.

Лесников С. В. Искусственный интеллект и нейронные сети в управлении человеческими ресурсами: новые подходы к подбору, развитию и удержанию талантов / С. В. Лесников // Говор: альманах. – 2025. – №6. – С. 600—612. – EDN VGVVUR.

Лесников С. В. Искусственный интеллект и нейронные сети в финансах и бизнесе: эволюция и стратегии / С. В. Лесников // Говор: альманах. – 2025. – №6. – С. 670—678. – EDN YEWYVO.

Лесников С. В. Искусственный интеллект и нейронные сети: интеллектуальный анализ данных / С. В. Лесников // Говор: альманах. – 2025. – №6. – С. 686—693. – EDN UOMKNB.

Лесников С. В. Трансформация индустрии отдыха: роль и перспективы применения искусственного интеллекта и нейронных сетей / С. В. Лесников // Говор: альманах. – 2025. – №6. – С. 649—660. – EDN YDUVSQ.

Лесников С. В. Требования охраны труда и меры безопасности при проектировании автоматизированных систем управления технологическими процессами / С. В. Лесников. – Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2025. – 311 с. – EDN EZEBFQ.

Лесников С. В. Анализ парадигматических отношений лингвистической терминосистемы // Памяти Анатолия Анатольевича Поликарпова: Сборник статей. М.: Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова» (Издательский Дом (Типография), 2015. – С. 269—279. – EDN XDFNYM.

Лесников С. В. Аналитический обзор источников русских терминов ономастики и их систематизация и компьютерное ранжирование // Ономастика Поволжья: Материалы XVII Международной научной конференции, Великий Новгород, 17—20 сентября 2019 года. Великий Новгород: Печатный двор, 2019. С.82—90. – EDN GMTMDT.

Лесников С. В. Аналитический обзор определений термина «метаязык» // Метаязык науки. СыктГУ, 2012. С.60—73.

Лесников С. В. Аналитический реферативно-аннотированный обзор оцифрованных словарей и справочников новых слов и значений для цифрового лексикографического корпуса «Лексико-семантическая неология в русском языке начала XXI века» // Наука и инновации – современные концепции: Сборник научных статей по итогам работы Международного научного форума, Москва, 03 мая 2019 года. М.: Инфинити, 2019. С.34—42.

Лесников С. В. Аннотированный отчет о НИР №84 (конкурс 1995г.) (промежуточный) Гипертекстовая интеграция региональных словарей русского языка № гос. регистрации 01960012631. СыктГУ, 1996. 11с.

Лесников С. В. Аннотированный ОТЧЕТ о НИР №84 (конкурс 1995г.) (промежуточный за 1997г.) Гипертекстовая интеграция региональных словарей русского языка № гос. Регистрации 01960012631. СыктГУ, 1997. 13с.

Лесников С. В. Архитектоника АЛС «ГОВОР» // Третья Всесоюзная конференция по созданию Машинного фонда русского языка. Ч. II. М.: ИРЯз АН СССР, 1989. С.7—8.

Лесников С. В. Архитектура и суть информационно-поискового корпуса академических словарей русского языка // Научный обозреватель. 2019. №3 (99). С.25—28. ISSN 2220—329X.

Лесников С. В. Аудиовизуальные технологии обучения -специальность: Педагогика и психология, 2 курс // М.: Информрегистр, №18063 от 17 февраля 2010г. № гос. регистрации 0320902700 http://db.inforeg.ru/deposit/Catalog/mat.asp?id=16636.

Лесников С. В. Базовые блоки автоматизированной лексикографической системы // Вестник Челябинского государственного университета. 2011. №33 (248). С.200—202. ISSN 1994—2796. eISSN 2782—4829.

Лесников С. В. Базовые блоки автоматизированной лексикографической системы // Вестник Челябинского государственного университета. Серия: филология, искусствоведение. Вып. 60. №33 (248). Челябинск: ЧелГУ, 2011. С.200—202. ISSN 1994—2796.

Лесников С. В. Базовые латинские терминоэлементы метаязыка лингвистики // Актуальные проблемы современного научного знания: материалы IV Международной научно-практической конференции (21.04.2011 – 22.04.2011) / Под общ. ред. Н. А. Стадульской. Пятигорск: ПГЛУиздат, 2011. С.112—118.

Лесников С. В. Базовые операторы языка поисковых запросов тезауруса метаязыка лингвистики // В мире научных открытий. 2012. №7—2 (31). С.39—53. ISSN 2072—0831. eISSN 2307—9428. Красноярск: Научно-инновационный центр, 2012. №7.2 (31) (Гуманитарные и общественные науки). – EDN PCDXJR.

Лесников С. В. Базовые первоисточники академического свода русского языка // Тезисы VI Международной научной конференции «Культура русской речи», Москва, 21 февраля 2019 года. М.: Институт русского языка им. В. В. Виноградова РАН, 2019. – С. 62. – EDN NOEZYG.

Лесников С. В. Базовые первоисточники гизауруса метаязыка лингвистики // Лексикографические штудии: международная коллективная монография / Под ред. Н.В.Пятаевой. Вып. 4. Riga: BVKI, 2020. С.40—90.

Лесников С. В. Базы данных. Сыктывкар: СыктГУ, 2012.

Лесников С. В. Библиографический сводный каталог фундаментальных лингвистических исследований (монографий, сборников, статей, обзоров, рецензий, дискуссий, обсуждений, сообщений, заметок, критики, словарей, справочников, энциклопедий). Микунь: [б. и.], 2010. 341 с. (Гипертекстовая энциклопедия «Языкознание»).

Лесников С. В. Библиографический сводный каталог-указатель статей, обзоров, рецензий, дискуссий, обсуждений, сообщений, заметок и других материалов, опубликованных в теоретическом журнале по общему и сравнительному языкознанию «Вопросы языкознания» в период с 1952 по 2011 годы Альманах «Говор», 2012. 109с.

Лесников С. В. Виды разметок текстовых корпусов русского языка // Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы. 2019. №9. С.27—30. – DOI 10.36535/0548-0027-2019-09-4. – EDN NECQLF. ISSN: 0548—0027.

Лесников С. В. Виды релевантности и основные критерии качества поиска информационно-поисковых систем и компьютерных тезаурусов // Метаязык науки: материалы Международной научной конференции. Сыктывкар: Сыктывкарский гос. ун-т, 2012. С.478—483.

Лесников С. В. Владислав Митрофанович Андрющенко – научный руководитель и консультант, главный конструктор Машинного фонда русского языка /МФРЯ/ // От языковых машинных фондов к лингвистическим корпусам: памяти В.М.Андрющенко. Москва, 28—29 сентября 2018г. М., 2018. С.58—60.

Лесников С. В. Галерея словарей русского языка и текстов художественной литературы на основе новых информационных технологий в виде открытого гипертекстового свода с адекватным представлением на сайтах и серверах во всемирной компьютерной системе Internet и на современных машинных носителях / Когнитивные сценарии языковой коммуникации. Доклады международной научной конф. Симферополь: ТЭИ, 2001. С.30—31.

Лесников С. В. Генеральный словник русского языка: «Цифровые коды словарей» // Альманах «ГОВОР». 2013. №11—1. С.238—245. – EDN CLEYPG.

Лесников С. В. Геоинформационные системы. Сыктывкар: СыктГУ, 2012.

Лесников С. В. Гизаурус 18 Т. История. Исторические науки // Инновации и традиции науки и образования: Материалы Всероссийской научно-методической конференции, Сыктывкар, 15 мая 2010 года / Министерство образования и науки Российской Федерации, Сыктывкарский госуниверситет; под общей редакцией С. В. Лесникова. Часть 5. Сыктывкар: Сыктывкарский госуниверситет, 2010. – С. 45—46. – EDN SPZCHM.