?
Streptococci Recognition in Microscope Images Using Taxonomy-based Visual Features
Optical Memory and Neural Networks (Information Optics). 2024. Vol. 33. P. 424–434.
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov, Назаренко А. А., Motyko A., Kotenko E., Dozortseva A., Dzestelova A., Elena Mikhailova, Valentin Malykh
Соколов В. В., Adler V. E., Journal of Geometry and Physics 2026 Vol. 227 Article 105860
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Соколов В. В., BALAKHNEV M. Y., Ufa Mathematical Journal 2026 Vol. 18 No. №3 P. 85–93
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Яковлев Е. И., Maksimov D. A., Mathematical notes 2026 Vol. 120 No. 3 P. 483–496
Исследуются гладкие главные расслоения, тотальные пространства и базы которых представляют собой ориентированные во времени лоренцевы многообразия, а проекции являются лоренцевыми субмерсиями, сохраняющими ориентации во времени. Ранее авторами было показано, что хронологичность, причинность и устойчивая причинность всегда поднимаются с базы на пространство лоренцева расслоения, для сильной причинности и глобальной гиперболичности это верно в случае компактности структурной группы. В данной ...
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Маршаков А. В., Yung A., Ievlev E. и др., Physical Review D - Particles, Fields, Gravitation and Cosmology 2026 No. 114 P. 1–22
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Demina M.V., Нечитайло В. Г., Analysis and Mathematical Physics 2026 Vol. 16 No. 5 P. 1–25
We present a method of finding non-Liouvillian first integrals of rational two-dimensional differential systems. The method is based on the existence of two independent invariants that satisfy a linear second-order ordinary differential equation with respect to one of the variables. We call systems with this property R-integrable. These invariants are not necessarily polynomial; they can ...
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Bitter I., Конаков В. Д., Mathematical notes 2026 Vol. 120 No. 4 P. 599–615
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Пятов П. Н., Пивоваров П. А., / Series math "arxiv.org". 2026. No. 2609.06274.
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Паршаков П. А., Паклина С. Н., International Journal of Human-Computer Interaction 2026 P. 1–17
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Андраби У. М., Wadood E., Ojha S. K. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 103358–103375
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Кертес-Фаркаш А., Аквей Ф. Л., Journal of Proteome Research 2026 Vol. 25 P. 3764–3768
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Maddalena L., Yildiz B., Del Vecchio Blanco F. и др., Risk Analysis 2026 Vol. 46 No. 4 P. 1–26
Добавлено: 22 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, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2026 Vol. 36 No. 2 P. 302–312
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Kotenko E. и др., , in: Proceedings of the 37th Conference of Open Innovations Association FRUCTVol. 37.: 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.
Рябинин М. К., Malinin A., Gales M., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 34 (NeurIPS 2021).: Curran Associates, Inc., 2021. P. 6023–6035.
Добавлено: 31 октября 2021 г.
Myrzin V., Tsoy T., Bai Y. и др., , in: Interactive Collaborative Robotics: 6th International Conference, ICR 2021, St. Petersburg, Russia, September 27–30, 2021, Proceedings.: Springer, 2021. Ch. 12 P. 138–149.
Добавлено: 21 октября 2021 г.
Добавлено: 14 сентября 2021 г.