?
Improved measurement of CP violation parameters in $B_s^0\to J/\psi K^+K^-$ decays in the vicinty of the $\phi(1020)$ resonance
Physical Review Letters. 2024. Vol. 132. No. 5. Article 051802.
Aaij R., Abdelmotteleb A. S., Abellan Beteta C., Abudin´en F., Ackernley T., Adeva B., Adinolfi M., V. Bocharnikov, A. Boldyrev, M. Hushchyn, F. Ratnikov, A. Ryzhikov
Ключевые слова: машинное обучениеновая физикаглубокое обучениеapplied data analysisанализ данных и искусственный интеллект
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 855–862
Добавлено: 21 сентября 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, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2024 Vol. 33 P. 424–434
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Alexander Savelev и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 4 P. 1053–1060
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Самарин А. В., Торопов А. Г., Савельев А. Г. и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 4 P. 1044–1052
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Singapore: Springer Singapore, 2025.
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Томат А., Sergei O. Kuznetsov, International Journal of Approximate Reasoning 2026 Vol. 197 Article 109754
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
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. 10 Article 359
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Springer, Cham, 2025.
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Journal of Imaging 2025 Vol. 11 No. 6 P. 1–20
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2026 Vol. 36 No. 2 P. 323–334
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Kotenko E. и др., Proceedings of the ACM on Management of Data, USA 2026 Vol. 4 No. 1 P. 1–28
Добавлено: 19 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.
Springer, Cham, 2026.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Springer, Cham, 2026.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
FRUCT Oy, 2024.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
FRUCT Oy, 2024.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Статья посвящена анализу влияния технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения на развитие, трансформацию киберугроз и создание высокоэффективных систем киберзащиты. Рассматриваются ключевые направления эволюции ИИ, включая ориентированные на данные, модели, приложения и человека подходы, и их роль в формировании как защитных, так и наступательных возможностей. Показано, что злоумышленники активно используют ИИ для автоматизации разведки, персонализации ...
Добавлено: 12 сентября 2026 г.
Лебедев О. Б., Черкасов Р. И., Известия ЮФУ. Технические науки 2025 № 5(247) С. 254–276
Рассмотрено применение технологий искусственного интеллекта, в частности компьютерного зрения в системах обработки визуальной информации. Проведен комплексный анализ нейросетевых подходов к решению задач компьютерного зрения, включая систематизацию ключевых типов задач: классификацию изображений, детектирование объектов и семантическую сегментацию. Детально исследованы архитектурные принципы сверточных нейронных сетей с акцентом на механизмы извлечения пространственных признаков через сверточные слои, оптимизацию представления ...
Добавлено: 10 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.