Boosting heterogeneous catalyst discovery by structurally constrained deep learning models

Публикации

?

Boosting heterogeneous catalyst discovery by structurally constrained deep learning models

Materials Today Chemistry. 2023.

Буденный С. А., Korovin A. N., Humonen I. S., Samtsevich A. I., Eremin R. A., Vasilev A. I., Lazarev V. D.

Научное направление: Физика Компьютерные науки Математика

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: deep machine learning

On the Ramsey Number R(K_{1,s},P_t)

Kh. Kh. Abdullin, D. B. Mokeev, D. S. Taletskii, Mathematical notes 2026 Vol. 119 No. 1 P. 3–7

Добавлено: 10 июня 2026 г.

TreeDQN: Sample-efficient off-policy reinforcement learning for combinatorial optimization

Sorokin D., Kostin A., Савченко Л. В. и др., Knowledge-Based Systems 2026 Vol. 348 Article 116258

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Microbial diversity and production of milk spirit using traditional Buryat fermentation and distillation technologies

Namsaraev Z., Козлова А. Д., Toshchakov S., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 17769

Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Гущин М. И., Butorova A., Bobakov V. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Спонтанное образование скин-слоя в воде с деформацией ОН-полосы КР вкладом компоненты льда 3200 см-1

Першин С. М., Степанов Е. В., Артемова Д. Г. и др., Письма в Журнал экспериментальной и теоретической физики 2026 Т. 123 № 6 С. 383–390

Открыто спонтанное образование в течение 4 ч скин-слоя дистиллированной воды толщиной до 3 мм при комнатной температуре с новыми свойствами. Обнаружены деформация ОН-полосы комбинационного рассеяния вкладом компоненты льда ( 3200 см-1), снижение коэффициента упругого рассеяния и его флуктуаций, а также увеличение на 20 капиллярах. Восстановление слоя после обогащения воздухом в результате перемешивания указывает на стабильность ...

Добавлено: 8 июня 2026 г.

Innovations in Information and Decision Sciences. Proceedings of the 13th International Conference on Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications (FICTA 2025), Volume 4

Springer, 2026.

Добавлено: 8 июня 2026 г.

Latent Stochastic Differential Equations for Change Point Detection

Рыжиков А. С., Гущин М. И., Деркач Д. А., IEEE Access 2023 Vol. 11 P. 104700–104711

Добавлено: 5 октября 2023 г.

A Visual Analytics System for Improving Attention-based Traffic Forecasting Models

Джин С., Lee H., Park C. и др., IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 2023 Vol. 29 No. 1 P. 1102–1112

Добавлено: 17 мая 2023 г.

Идентификация новых дифференциально экспрессирующихся длинных некодирующих РНК с онкогенным потенциалом

Бровкина О. И., Пронина И. В., Урошлев Л. А. и др., Молекулярная биология 2021 Т. 55 № 4 С. 598–605

В последнее время накапливается все больше данных, свидетельствующих о роли длинных некодирующих РНК (lncРНК) как важнейшего регулятора транскрипции в клетках. С помощью метода глубинного машинного обучения определены четыре новых lncРНК, дифференциально экспрессирующихся в опухолях яичников: TMEM92-AS1, FAM222A-AS, TXLNB и lnc-CCL28. Представленность транскриптов lnc-CCL28 была достаточной, как в опухолях, так и в нормальной ткани, для дальнейшего анализа ...

Добавлено: 20 июня 2022 г.

Deep active inference in control tasks

Зеленов А. А., Крылов В. В., , in: Proceedings of 2021 International Conference on Electrical, Communication, and Computer Engineering.: United States of America: IEEE, 2021. P. 1–3.

Добавлено: 7 июня 2022 г.

Decoding аnd Interpreting Cortical Signals With A Compact Convolutional Neural Network

Петросян А. Т., Синкин М. В., Лебедев М. А. и др., Journal of Neural Engineering 2021 Vol. 18 Article 026019

Добавлено: 24 января 2022 г.

NFAD: fixing anomaly detection using normalizing flows

Рыжиков А. С., Борисяк М. А., Устюжанин А. Е. и др., PeerJ Computer Science 2021 Vol. 7 Article e757

Добавлено: 30 ноября 2021 г.

2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshop (ICCVW)

IEEE, 2019.

Добавлено: 30 марта 2020 г.

2018 proceedings of European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN 2018),Bruges (Belgium), 25-27 April 2018

ESANN, 2018.

Добавлено: 21 января 2019 г.

Proceedings of the 6th International Conference on Learning Representations (ICLR 2018)

[б.и.], 2018.

Добавлено: 29 октября 2018 г.

Deep Learning of Cell Classification Using Microscope Images of Intracellular Microtubule Networks

Шпильман А. А., Boikiy D., Polyakova M. и др., , in: 2017 16th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA).: IEEE, 2017. P. 1–6.

Добавлено: 16 октября 2018 г.