?
Universality classes and machine learning
Journal of Physics: Conference Series. 2021. Vol. 1740. P. 1–5.
Чертенков В. И., Щур Л. Н.
Приоритетные направления:
компьютерно-математическое
Язык:
английский
Добавлено: 28 апреля 2026 г.
Пономарев А. А., Александров Н. Л., Plasma Physics Reports 2026 Vol. 52 No. 3 P. 367–378
Добавлено: 27 апреля 2026 г.
Добавлено: 27 апреля 2026 г.
Tsareva O. O., Malova H. V., V. Yu. Popov и др., Plasma Physics Reports 2026 Vol. 52 No. 2 P. 179–185
Добавлено: 27 апреля 2026 г.
П.А.Беспалов, О.Н. Савина, Геомагнетизм и аэрономия 2025 Т. 65 № 5 С. 620–628
Рассмотрены несколько базовых моделей частотной динамики в квазипериодических ОНЧ-излучениях
с периодами повторения спектральных форм от 10 до 300 с. Во всех случаях речь
идет о проявлениях циклотронной неустойчивости электронных радиационных поясов, которые
хорошо описываются в рамках теории плазменного магнитосферного мазера, основанной на
усредненной самосогласованной системе квазилинейных уравнений для частиц и волн. Не очень
четкие спектральные элементы характерны для QP-всплесков, представляющих ...
Добавлено: 25 апреля 2026 г.
Bondarenko G.G., Fisher M. R., Kristya V. I., Bulletin of the Russian Academy of Sciences: Physics 2026 Vol. 90 No. 4 P. 572–576
Добавлено: 25 апреля 2026 г.
NY: Association for Computing Machinery (ACM), 2026.
Добавлено: 23 апреля 2026 г.
Кычкин А. В., Черницин И. А., Прикладная информатика 2026 Т. 21 № 1 С. 40–58
Представлены результаты разработки программного микросервиса, встраиваемого в системы мониторинга качества атмосферного воздуха для поддержки процессов идентификации промышленных источников загрязнений. Выброс и последующее распространение вредных веществ в приземистых слоях атмосферы происходит в динамике и характеризуется высокой неопределенностью из‑за особенностей технологических установок, их режимов работы, влияния рельефа местности, зданий и метеофакторов. Зависимости между местоположением источника выброса и ...
Добавлено: 23 апреля 2026 г.
Krasnov L., Malikov D., Kiseleva M. и др., Journal of Medicinal Chemistry 2026 Vol. 69 No. 8 P. 8838–8851
Добавлено: 23 апреля 2026 г.
Ершов И. А., Системная инженерия и инфокоммуникации 2025 № 4 С. 11–14
Теплопотребление жилых зданий представляет собой стохастический ряд, создание нейросетевой модели для которого необходимо для проектирования регуляторов тепловой энергии. В статье модель разработана с применением "длинной цепи элементов краткосрочной памяти" (LSTM, Long Short-Term Memory). Высокая точность воспроизведения рядов достигнута обучением модели на наборе данных города Томска 2013-2023 г.г. При моделировании учтены характеристики зданий и температура наружного воздуха. ...
Добавлено: 22 апреля 2026 г.
IEEE, 2026.
Добавлено: 21 апреля 2026 г.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Makarov D. M., Каликин Н. Н., Gurikov P. и др., Journal of Supercritical Fluids 2026 Vol. 235 Article 106979
Добавлено: 19 апреля 2026 г.
Лысенок Н. И., Фундаментальная и прикладная математика 2026 Т. 26 № 3 С. 33–42
Исследование посвящено оценке влияния прогнозов реализованной волатильности на результаты активных торговых стратегий на российском рынке акций. На выборке 17 ликвидных акций за 2014-2026 гг. построена гибридная прогнозная модель, объединяющая HAR-J и градиентный бустинг; её преимущество над базовой HAR-J подтверждено тестом Дибольда-Мариано (p < 0,001). Шесть направленных стратегий трёх категорий протестированы с тремя механизмами интеграции прогнозов и без них. ...
Добавлено: 17 апреля 2026 г.
Плесовских А. Е., Journal of Applied Economic Research 2023 Т. 22 № 2 С. 323–354
В современных исследованиях широко обсуждается роль особых экономических зон в стимулировании экономического роста и развития России, формировании необходимых инвестиционных потоков и повышении инновационного потенциала страны за счет расширения производства продукции в высокотехнологичных отраслях экономики с высокой добавленной стоимостью. Цель исследования – моделирование процесса генерации резидентов и детерминация количественных факторов, оказывающих статистически значимый эффект на среднегодовой ...
Добавлено: 13 апреля 2026 г.
Опыт генерации оценок эмоциональной валентности и возбуждения слов на основе символьно-уровневой CNN
Люсин Д. В., Валуева Е. А., Сысоева Т. А., В кн.: Психология познания: Материалы Всероссийской научной конференции, ЯрГУ, Институт психологии РАН, 5–6 декабря 2025 г.: Институт психологии РАН, 2026. С. 310–314.
Эмоциональная окраска слов широко используются в различных академических и прикладных исследованиях, от анализа текстов до понимания когнитивных процессов. Актуальной задачей является создание объёмных датасетов с оценками слов по ряду эмоциональных параметров. Современные методы машинного обучения, основанные на семантической близости слов, извлекаемой из текстовых корпусов, демонстрируют высокие корреляции с человеческими оценками, однако иногда наблюдаются существенные расхождения. ...
Добавлено: 10 апреля 2026 г.
Федоров А. О., Вакку Г. В., Лебедева С. Э., Галактика медиа: журнал медиа исследований 2026 Т. 8 № 2 С. 163–182
С увеличением объемов данных преподаватель вуза может потратить годы на обработку и систематизацию информации. Персонализированная помощь, рекомендации по контенту, сбор данных для обзоров литературы и оформление библиографических ссылок укрепляют роль искусственного интеллекта как эффективного нейросетевого инструмента научной коммуникации. В данной статье рассматриваются практические примеры использования таких инструментов, как Elicit, SciSpace, Consensus, Undermind и Paperfinder, для упрощения ...
Добавлено: 7 апреля 2026 г.
Выполнен комплексный обзор методов машинного обучения (ML), применяемых для повышения устойчивости сигнала к помехам в каналах связи. Бурное развитие поколений беспроводной связи, активная разработка концепции 6G предъявляют высокие требования к задержке, скорости и надежности передачи данных. Традиционные подходы к защите от помех, основанные на строгих аналитических моделях, зачастую не справляются с хаотичной природой плотных гетерогенных ...
Добавлено: 4 апреля 2026 г.
Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.
Добавлено: 2 апреля 2026 г.
Пакшин П. К., Legal Issues in the Digital Age 2026 Vol. 7 No. 1 P. 32–48
Искусственный интеллект выполняет значимую функцию в процессе автоматизации, минимизируя операционное участие человека в таких сферах, как медицина, искусство и юриспруденция. Несмотря на исторически тесную взаимосвязь искусства и технологий, именно генеративный искусственный интеллект расширил потенциал для творческой деятельности. Существенным катализатором этого процесса стало распространение предобученных систем искусственного интеллекта, интенсифицировавших развитие технологий в области обработки естественного языка ...
Добавлено: 31 марта 2026 г.
Gabdrahmanov R., Tsoy T., Martinez-Garcia E. и др., , in: Proceedings of the 21st International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics - (Volume 1) ICINCO 2024.: SciTePress, 2024. P. 511–518.
Добавлено: 17 марта 2026 г.