?
Fast Data-Driven Simulation of Cherenkov Detectors Using Generative Adversarial Networks
Journal of Physics: Conference Series. 2020. Vol. 1525. No. 012097. P. 1–6.
Добавлено: 7 октября 2026 г.
Рождественская Е. Ю., Абрамов Р. Н., Журнал социологии и социальной антропологии 2026 Т. 29 № 3 С. 244–274
Статья представляет экспериментальное исследование на стыке социальной антропологии и качественной социологии. Авторы ставят перед собой основную цель — развить и концептуально пересобрать подходы «случайной этнографии» и «этнографии второго порядка», рассматривая краткие биографические тексты как источник по социальной истории женского труда в XX веке и как локальный перформанс памяти. Методология сочетает ретроспективное осмысление непреднамеренного полевого опыта, ...
Добавлено: 7 октября 2026 г.
Томск: Издательство Томского государственного университета, 2026.
Материалы сборника Шестнадцатой Международной конференции «Новые информационные
технологии в исследовании сложных структур» (Москва, 21–25 сентября 2026 г.) ориентированы на
широкий круг специалистов, работающих на стыке теории информации, системного анализа и
прикладных предметных областей. В издание вошли результаты исследований, посвящённые
моделированию дискретных и стохастических структур управления и связи, разработке
высокопроизводительных вычислительных и телекоммуникационных систем, а также вопросам
цифровой трансформации образования, архитектурно-градостроительного проектирования,
экологического ...
Добавлено: 6 октября 2026 г.
Исаев Т. Ф., Шаров А. Н., Журнал вычислительной математики и математической физики 2026 Т. 66 № 1 С. 83–93
Исследуются свойства оптических покрытий на основе использования упрощенного симулятора ошибок в толщинах слоев покрытий при их напылении. Обосновывается возможность такого подхода. Выводятся аналитические оценки среднеквадратичного значения нормы вектора ошибок и степени коррелированности ошибок в толщинах слоев покрытия. Изучается зависимость среднеквадратичного значения нормы вектора ошибок и свойств покрытия от уровня случайных ошибок в слоях. ...
Добавлено: 5 октября 2026 г.
Серебренников Д. А., Белов А. В., Информационные технологии и вычислительные системы 2026 № 3 С. 157–169
В условиях роста стоимости энергоресурсов и необходимости повышения энергоэффективности производственных процессов особую актуальность приобретает задача оптимизации энергопотребления промышленных предприятий. В данной работе рассматривается подход к управлению энергозатратами машиностроительного предприятия на основе методов многокритериальной оптимизации. Постановка задачи включает несколько целевых функций: минимизацию энергопотребления, минимизацию стоимости электроэнергии с учётом тарифных ограничений и максимизацию производственной эффективности. Для решения ...
Добавлено: 5 октября 2026 г.
Осипова А. М., Пилипенко С. В., Novikov D. I. и др., Physical Review D - Particles, Fields, Gravitation and Cosmology 2026 Vol. 114 Article 063522
Добавлено: 5 октября 2026 г.
Gribova N. I., Osmanov S. V., Lyashko S. D. и др., Journal of Magnetism and Magnetic Materials 2025 No. 614 P. 1–8
Добавлено: 4 октября 2026 г.
Зыков С. В., Уфимцев Г. А., Моделирование, оптимизация и информационные технологии 2026 Т. 14 № 8 С. 1–13
Информационные системы формируют большие объёмы событийных журналов, которые используются для анализа работы приложений и сервисов. При этом события могут поступать в аналитический контур позже момента их фактического возникновения и не в исходном порядке. Такая рассинхронизация приводит к ошибкам при построении агрегированных временных показателей, а регулярный полный пересчёт многомерного аналитического куба требует значительных вычислительных затрат. Целью ...
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Polarization of opinions in the group: a modeling algorithm considering the dynamics of social bonds
Chebotarev V., Andreyuk D., Elizarova Anastasiya и др., Procedia Computer Science 2022 Vol. 213 No. C P. 596–601
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Konstantinov A., Elizarova Anastasiya P., Utkin L., Computing, Telecommunications and Control 2026 Vol. 19 No. 1 P. 16–25
Деревья решений и их ансамблевые расширения, такие как случайные леса, широко используются в качестве моделей классификации благодаря своей простоте и интерпретируемости. Однако во многих реальных задачах, где метки классов перекрываются в пространстве признаков, стандартные деревья решений полагаются на жесткие разбиения, которые создают слабые границы принятия решений. В этих областях небольшие возмущения входных значений могут привести ...
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Seleznev G., Fominov Yakov V., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 114 No. 7 Article 074505
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Углов Т. В., Пахлов П. Н., Бодров Д. А. и др., Journal of High Energy Physics 2026 Vol. 04 Article 101
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Углов Т. В., Пахлов П. Н., Бодров Д. А. и др., Physical Review Letters 2026 Vol. D No. 113 Article L051102
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Бодров Д. А., Пахлова Г. В., Aushev Т. и др., Physical Review Letters 2026 Vol. 136 No. 23 Article 231801
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Пахлова Г. В., Бодров Д. А., Aushev Т. и др., Physical Review Letters 2026 Vol. D No. 113 Article 052009
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Бодров Д. А., Пахлова Г. В., Aushev Т. и др., Physical Review Letters 2026 Vol. D No. 113 Article 032004
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Портной С. Л., Ефремов А. М., Voloshin A., , in: 2026 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO).: Petrozavodsk: IEEE, 2026. P. 1–4.
Добавлено: 1 октября 2026 г.
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Alexander Savelev и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 844–854
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Alexander Savelev и др., , in: Pattern Recognition. ICPR 2024 International Workshops and Challenges. Kolkata, India, December 1, 2024, Proceedings, Part III. LNCS, volume 15616.: Cham: Springer, 2025. P. 308–320.
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Лебедев О. Б., Шмелева А. Г., Гежа Н. С., Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) 2026 Т. 25 № 3 С. 720–750
Статья посвящена разработке нейросетевой модели для автоматизированного анализа медицинских данных в области электрофизиологии на основе методов глубокого обучения. Актуальность работы обусловлена растущей потребностью в повышении объективности, скорости и точности обработки сложных пространственно-временных сигналов, таких как ЭКГ или ЭЭГ. В качестве инструмента анализа были использованы сверточные нейронные сети (CNN), позволяющие извлекать пространственные особенности, и временные сверточные ...
Добавлено: 10 сентября 2026 г.
Vyacheslav D. Neverov, Lukyanov A., Andrey V. Krasavin и др., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 113 No. 2 Article 024515
Добавлено: 5 сентября 2026 г.
Khodadoust J., Куликова С. П., Khodadoust F., Biomedical Signal Processing and Control 2027 Vol. 129 Article 111284
Анализ острого ишемического инсульта (ОИИ) по двухмерным (2D) клиническим изображениям затруднен из-за неконтролируемого наклона срезов и геометрических несоответствий, нарушающих предположения моделей глубокого обучения (ГБО), не зависящих от положения. В данной статье предлагается унифицированная, учитывающая геометрию, частотно-доменная структура для локализации наклонных срезов и сегментации ишемического инсульта, которая явно разделяет оценку положения и анализ поражения. Метод сначала ...
Добавлено: 2 сентября 2026 г.