1. Agiwal M., Roy A., Saxena N. Next generation 5G wireless networks: A comprehensive survey //IEEE communications surveys & tutorials. – 2016. – V. 18. – №. 3. – P. 1617-1655.  EDN: XUPAQF

2. Andrews J. G. et al. What will 5G be? //IEEE Journal on selected areas in communications. – 2014. – V. 32. – №. 6. – P. 1065-1082.  

3. Barakabitze A. A. et al. 5G network slicing using SDN and NFV: A survey of taxonomy, architectures and future challenges //Computer Networks. – 2020. – V. 167. – P. 106984.  EDN: DMJEFD

4. Batista G.E., Prati R.C., Monard M.C.: A study of the behavior of several methods for balancing machine learning training data. ACM SIGKDD Explorations Newsl, 2004, 6(1), 20-29.  

5. Boccardi F. et al. Five disruptive technology directions for 5G //IEEE communications magazine. – 2014. – V. 52. – №. 2. – P. 74-80.  

6. Chen T., Guestrin C. XGBoost: a scalable tree boosting system. In: KDD 2016 Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. – 2019. – pp. 785-794.  

7. Chettri L., Bera R. A comprehensive survey on Internet of Things (IoT) toward 5G wireless systems //IEEE Internet of Things Journal. – 2019. – V. 7. – №. 1. – P. 16-32.  

8. Dai Y.Dashuju jishu zai 5G taocan qianke moxing zhong de yanjiu [Application of Big Data Technology in 5G Package Potential Customer Model]. Science & Technology Information, 2021, № 20.  

9. Gupta A., Jha R. K. A survey of 5G network: Architecture and emerging technologies //IEEE access. – 2015. – V. 3. – P. 1206-1232.  EDN: YDCJLG

10. Hu Y. C. et al. Mobile edge computing-A key technology towards 5G //ETSI white paper. – 2015. – v. 11. – №. 11. – P. 1-16.  

11. Jin W. Jiyu shuju wajue de 5G dianxin yonghu yuce yanjiu [Research on 5G Telecom Customer Prediction based on Data Mining]. Dalian University of Technology, Dalian, 2021.  

12. Knox J. Artificial intelligence and education in China //Learning, Media and Technology. – 2020. – V. 45. – №. 3. – P. 298-311.  EDN: VFEXRY

13. Koptseva, N. P. Environmental Management in Central Siberia (Based on Analysis of the Krasnoyarsk Territory) / N. P. Koptseva, A. A. Sitnikova // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science: 2, Kuala Lumpur, 16-18 января 2018 года. – Kuala Lumpur, 2018. – P. 012020-20. RVOGIX.  DOI: 10.1088/1755-1315/164/1/012020  EDN: YCKZID

14. Liang Q. et al. Artificial Intelligence in China. Springer Singapore, 2023. 424 p.  DOI: 10.1007/978-981-99-1256-8    

15. Navarro-Ortiz J. et al. A survey on 5G usage scenarios and traffic models //IEEE Communications Surveys & Tutorials. – 2020. – V. 22. – №. 2. – P. 905-929.  

16. Osseiran A. et al. Scenarios for 5G mobile and wireless communications: the vision of the METIS project //IEEE communications magazine. – 2014. – V. 52. – №. 5. – P. 26-35.  

17. Shafi M. et al. 5G: A tutorial overview of standards, trials, challenges, deployment, and practice //IEEE journal on selected areas in communications. – 2017. – V. 35. – №. 6. – P. 1201-1221.  EDN: YEGZYG

18. Sun Y. et al. 5G Potential Customer Recognition Research Based on Multi-layer Heterogeneous Integration Model //International Conference on Artificial Intelligence in China. Singapore: Springer Nature Singapore, 2022. – P. 320-328.  

19. Tomek I.: Two modifications of CNN. IEEE Trans. Syst. Man Cybern, 1976,.6, 769-772.  

20. Wang F. Y., Lu R., Zeng D. Artificial intelligence in China //IEEE Intelligent Systems. – 2008. – V. 23. – №. 6. – P. 24-25.  

21. Wu F. et al. Towards a new generation of artificial intelligence in China //Nature Machine Intelligence. – 2020. – V. 2. – №. 6. – P. 312-316.  EDN: VEXEFL

22. Xu H. Yunyingshang 5G qianzai kehu shibie yanjiu [Operator 5G Potential Customer Identification Research]. Nanjing Normal University, Nanjing, 2021.  

23. Zhang H. et al. Network slicing based 5G and future mobile networks: Mobility, resource management, and challenges //IEEE communications magazine. – 2017. – V. 55. – №. 8. – P. 138-145.  

24. Zhang H. Jiyu jiqi xuexi de 5G qianzai kehu wajue yanjiu [Research on 5G Potential Customer Mining Based on Machine Learning]. Yunnan University of Finance and Economics, Yunnan, 2022.  

25. Zhu J. et al. The future of artificial intelligence in China //Communications of the ACM. – 2018. – V. 61. – №. 11. – P. 44-45.  

26. Дегтяренко, К. А. Рецензия на книгу Мередит Бруссард “Искусственный интеллект: пределы возможного” / К. А. Дегтяренко, Д. С. Пчелкина // Социология искусственного интеллекта. – 2022. – Т. 3. – № 1. – С. 33-41.  DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-1-33-41  EDN: PBQAWV

27. Дегтяренко, К. А. Теоретико-методологические основания современных исследований этничности / К. А. Дегтяренко // Сибирский антропологический журнал. – 2021. – Т. 5. – № 4. – С. 11-24.  DOI: 10.31804/2542-1816-2021-5-4-11-24  EDN: NAXVBF

28. Замараева, Ю. С. Анализ понятия “глобальные трансформации”. Воздействие глобальных трансформаций на культуру и этническую идентичность (теоретическое исследование) / Ю. С. Замараева // Цифровизация. – 2021. – Т. 2. – № 1. – С. 27-40.  DOI: 10.37993/2712-8733-2021-2-1-27-40  EDN: XEAVNH

29. Кирко, В. И. Городское и региональное сотрудничество и развитие. Проблемы и стратегии планирования и развития зоны интенсивного сотрудничества Гуандун-Макао на острове Хэнцинь, авторы Лонг Чжоу, Бин Ли, Сихонг Ли, Нган Ленг Лей, Кенгфонг Чеонг (2023): обзор основных идей. Часть 1 / В. И. Кирко // Азия, Америка и Африка: история и современность. – 2023. – Т. 2, № 2. – С. 97-111.  DOI: 10.31804/2782-540X-2023-2-2-97-111  EDN: RYQBXS

30. Кирко, В. И. Рецензия на книгу “Искусственный интеллект и его недостатки. Критика социальных и гуманитарных наук” (Springer, 2022) / В. И. Кирко // Социология искусственного интеллекта. – 2022. – Т. 3. – № 4. – С. 23-33.  DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-4-23-33  EDN: CSCPDX

31. Копцева, Н. П. Современные исследования в области социологии искусственного интеллекта: базовые подходы. Часть 5 / Н. П. Копцева // Социология искусственного интеллекта. – 2022. – Т. 3. – № 4. – С. 9-22.  DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-4-9-22  EDN: AAVWZH

32. Лещинская, Н. М. Дайджест новостей в сфере развития искусственного интеллекта / Н. М. Лещинская, Н. А. Сергеева // Социология искусственного интеллекта. – 2022. – Т. 3. – № 3. – С. 41-51.  DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-3-41-51  EDN: INAALZ

33. Новое Сибирское китаеведение. Базовые концепты китайской культуры / Н. П. Копцева, О. А. Карлова, Л. Ма [и др.]; Сибирский федеральный университет, Гуманитарный институт. – Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2018. – 263 с. – (Путь в будущее: Сибирь глазами ученых). – ISBN 978-5-7638-3475-8.  EDN: XSSITJ

34. Омелик, А. А. Факторы влияния искусственного интеллекта на творческий процесс / А. А. Омелик // Социология искусственного интеллекта. – 2023. – Т. 4, № 1. – С. 52-63.  DOI: 10.31804/2712-939X-2023-4-1-52-63  EDN: YTVWUK

35. Пименова, Н. Н. Идиот или гений? Как работает и на что способен искусственный интеллект. Рецензия на книгу Мелани Митчелл / Н. Н. Пименова, А. А. Шпак // Социология искусственного интеллекта. – 2022. – Т. 3. – № 2. – С. 71-82.  DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-2-71-82  EDN: DUPHQV

36. Резникова, К. В. Искусственный интеллект в Американском кинематографе конца XX – начала XXI веков / К. В. Резникова, Е. А. Сертакова, А. А. Ситникова // Социология искусственного интеллекта. – 2022. – Т. 3, № 1. – С. 42-49.  DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-1-42-49  EDN: HZKFIC

37. Сергеева, Н. А. Рецензия на книгу Кай-Фу Ли “ИИ-2041. Десять образов нашего будущего” / Н. А. Сергеева, Ю. С. Замараева // Социология искусственного интеллекта. – 2022. – Т. 3. – № 3. – С. 52-68.  DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-3-52-68  EDN: JSZOCQ

38. Сергеева, Н. А. Дайджест новостей в сфере развития искусственного интеллекта / Н. А. Сергеева, Ю. С. Замараева // Социология искусственного интеллекта. – 2023. – Т. 4 – № 2. – С. 41-51.  EDN: PHSONT

39. Середкина, Н. Н. Цифровизация и лингвистика: актуальный статус исследований / Н. Н. Середкина // Цифровизация. – 2021. – Т. 2. – № 2. – С. 25-34.  DOI: 10.37993/2712-8733-2021-2-2-25-34  EDN: VVTKNU

40. Сертакова, Е. А. Понятие “сеть” Джона Барнса как аналитический подход в познании системы социальных отношений / Е. А. Сертакова // Молодежь и наука: Сборник материалов VI-й Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых (Электронный ресурс), Красноярск, 20-25 апреля 2010 года / Ответственный редактор: О.А. Краев. – Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2011.  EDN: VCSSHX

41. Сертакова, Е. А. Социальные системы, модели, трансформации: анализ теоретических подходов / Е. А. Сертакова // Социальная антропология Сибири. – 2021. – Т. 2. – № 2. – С. 18-35.  EDN: ZUOLQV

42. Ситникова, А. А. Теоретические, прикладные и синтетические методы исследования культуры как социально-антропологической системы / А. А. Ситникова // Социальная антропология Сибири. – 2021. – Т. 2. – № 2. – С. 6-17.  EDN: ICEFEC

43. Шпак, А. А. Значение культуры в экономических, технологических и социальных трансформациях. Часть 1 / А. А. Шпак // Азия, Америка и Африка: история и современность. – 2023. – Т. 2, № 1. – С. 76-101.  DOI: 10.31804/2782-540X-2023-2-1-76-101  EDN: ADWFQK
44. Шпак, Б. А. Методы машинного обучения в гуманитарных науках / Б. А. Шпак, К. А. Дегтяренко, А. А. Шпак // Социология искусственного интеллекта. – 2021. – Т. 2. – № 3. – С. 21-24.  DOI: 10.31804/2687-0606-2021-2-3-21-24  EDN: GJIBTC