?
Improvement in Microbial Classification Quality Using Synthetic Microscopic Images Generated by Large Visual-Language Models
Pattern Recognition and Image Analysis. 2026. Vol. 36. No. 2. P. 302–312.
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov, Kotenko E., Dozortseva A., Назаренко А. А., Мамаева А. С., Motyko A., Elena Mikhailova, Valentin Malykh
Игнатьев М. В., Вилкин Т. В., Mediterranean Journal of Mathematics 2026 Vol. 23 No. 2 Article 70
Добавлено: 12 ноября 2026 г.
Максаев А. М., Промыслов В. В., Тишутин П. С., Записки научных семинаров ПОМИ РАН 2026 Т. 554 С. 218–235
Пусть K — алгебраически замкнутое поле, а ℰₖ — множество n × n матриц над K, имеющих ровно k различных собственных значений. Ранее классификация линейных отображений T: Mₙ(K) → Mₙ(K), удовлетворяющих условию T(ℰₙ) ⊆ ℰₙ, была получена для обратимых отображений над полем характеристики 0. В данной работе эта классификация распространяется на произвольные, в том числе ...
Добавлено: 11 ноября 2026 г.
Баринова М. К., Tirskaya Karina, Владикавказский математический журнал 2026 Vol. 28 No. 3 P. 25–43
В работе исследуется проблема существования энергетической функции для дискретных динамических систем, заданных структурно устойчивыми диффеоморфизмами на гладких, компактных, ориентируемых поверхностях без края. Для рассматриваемого класса такая функция определяется как непрерывная функция, убывающая вдоль орбит системы вне неблуждающего множества и постоянная на неблуждающих орбитах. На данный момент известно, что если неблуждающее множество структурно устойчивого диффеоморфизма поверхности ...
Добавлено: 11 ноября 2026 г.
Илларионов А. А., Математический сборник 2026 Т. 217 № 11 С. 56–87
Пусть $b(\alpha;T)$ --- количество наилучших совместных диофантовых приближений с общим знаменателем $\le T$ к точке $\alpha \in {\Bbb R}^n$.
Мы выводим асимптотические формулы для среднего значения этой величины (усреднение проводится по всем рациональным точкам вида $\alpha = (k_1/N,\ldots, k_n/N)$, $N\le R$), а также для ее математического ожидания
при условии, что $\alpha$ равномерно распределена на кубе $[0,1)^n$. ...
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
Stoianova A. D., Trofimets V. Y., Matrokhina K. V., International Journal of Engineering, Transactions A: Basics 2025 Vol. 38 No. 4 P. 701–709
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
Верещагин Н. К., Математический сборник 2026 Т. 217 № 10 С. 3–46
Теорема Гудмана-Штрауса утверждает, что для “почти всякой” подстановки семейство подстановочных замощений софично, т.е. может быть задано локальными правилами для некоторой раскраски плиток. Условия на подстановку, гарантирующие софичность, довольно сложные.
В настоящей работе мы предлагаем версию теоремы Гудмана-Штрауса с более простыми условиями на подстановку. Хотя эти условия достаточно ограничительны, мы показываем, что в сочетании с двумя простыми приемами (взятием достаточно ...
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
Lukyanchuk V., Норман Г. Э., Кондратюк Н. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 16435
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
Avdoshin S.M., Pesotskaya E.Y., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 6, part 2 P. 133–146
Добавлено: 8 ноября 2026 г.
Добавлено: 8 ноября 2026 г.
IEEE Computer Society (Conference Publishing Services, CPS), 2026.
Добавлено: 7 ноября 2026 г.
Sergey Avdoshin, Elena Pesotskaya, Салех Х. М. и др., Procedia Computer Science 2026 Vol. 292 P. 1332–1341
Добавлено: 7 ноября 2026 г.
Ретинский В. И., Функциональный анализ и его приложения 2026 Т. 60 № 4 С. 83–100
Приведено обобщение матричной теоремы о деревьях на случай перечисления пар остовных деревьев. Это обобщение включает в качестве частных случаев и унифицирует сразу несколько известных ранее результатов, в частности классическую теорему Кирхгофа, теорему Масбаума–Вайнтроба о перечислении 3-деревьев, а также аналог матричной теоремы о деревьях для перечисления 4-элементов Кирхгофа. ...
Добавлено: 5 ноября 2026 г.
Левашев В. А., Математические заметки 2026 Т. 120 № 5 С. 843–846
Пусть 𝐴 – коммутативное ассоциативное кольцо с единицей и 𝐴((𝑡)) = 𝐴[[𝑡]][𝑡−1] – кольцо рядов Лорана над 𝐴. Алгебра 𝐴((𝑡)) имеет естественную топологию, где 𝐴 – подмодули вида 𝑡𝑚𝐴[[𝑡]] образуют базу окрестностей нуля. Пусть также Ω1𝐴((𝑡))/𝐴 – модуль кэлеровых 1-дифференциалов 𝐴((𝑡)) над 𝐴. ...
Добавлено: 5 ноября 2026 г.
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2024 Vol. 33 P. S424–S434
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2025 Vol. 35 No. 2 P. 169–178
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Journal of Imaging 2025 Vol. 11 No. 6 Article 201
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2025 Vol. 35 No. 2 P. 148–158
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Kotenko E. и др., , in: Proceedings of the 37th Conference of Open Innovations Association FRUCT, Helsinki, Finland, 14-16 May 2025, Issue 1 (Full Papers)Vol. 37.: Helsinki: FRUCT Oy, 2025. P. 278–284.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Моисеев Н. Д., Абрамов И. А., Камакин А. Ю., В кн.: Параллельные вычислительные технологии – XIX всероссийская конференция с международным участием, ПаВТ'2025, г. Москва, 8–10 апреля 2025 г. Короткие статьи и описания плакатов.: Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2025. С. 301–301.
В последние годы с развитием методов глубокого обучения и нейронных сетей особую актуальность приобретает их применение в задачах геопространственного анализа. Одной из ключевых задач этой области является оценка состояния городской инфраструктуры, включая классификацию зданий по их функциональному назначению (жилые, коммерческие, государственные, промышленные). Использование нейронных сетей позволяет существенно повысить скорость и точность анализа, выявляя проблемные зоны ...
Добавлено: 17 сентября 2025 г.
Собянин К. В., Куликова С. П., Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) 2024 Т. 23 № 4 С. 1022–1046
Проблема обучения глубоких нейронных сетей на малых выборках особенно актуальна для медицинских задач. В работе рассматривается влияние попиксельной разметки значимых объектов на изображении, в дополнении к истинной метке класса, на качество решения задачи классификации. Для достижения лучших результатов классификации на малых выборках предлагается мультизадачная архитектура Unet-boosted classifier (UBC), обучаемая одновременно для решения задач классификации и ...
Добавлено: 29 июня 2024 г.