Machine Learning Domain Adaptation in Spin Models with Continuous Phase Transitions

Публикации

?

Machine Learning Domain Adaptation in Spin Models with Continuous Phase Transitions

2024. No. 2411.13027.

Чертенков В. И., Щур Л. Н.

Научное направление: Компьютерные науки Физика

Приоритетные направления: компьютерно-математическое

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Impact of heat treatment on microstructure and mechanical properties of additively manufactured aluminum bronze

Filippova A. V., Yurchenko N. Y., Smirnov S. A. и др., Journal of Alloys and Compounds 2026 No. 1074 Article 189162

Добавлено: 12 июня 2026 г.

Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Discourse, Context and Document-Level Inferences (CODI 2025)

Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.

Добавлено: 11 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., Nanzatov B., Козлова А. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 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)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. 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.

Влияние шизофрении на лексический уровень языка

Унтила К. В., Тасенко О. А., В кн.: Современная лингвистика: ключ к диалогу. Труды и материалы IV Казанского международного лингвистического саммита.Т. 1: СОВРЕМЕННАЯ ЛИНГВИСТИКА: КЛЮЧ К ДИАЛОГУ.: Каз.: Издательство Казанского университета, 2024. С. 221–224.

Шизофрения – это хроническое психическое расстройство, которое выражается как комбинация психотических симптомов – таких как галлюцинации, бред и дезорганизация когнитивных функций. У многих пациентов с диагнозом шизофрения обнаруживаются нарушения речи. Для исследования были отобраны рассказы об истории из жизни из корпуса 3D. В качестве личных историй были собраны ответы на вопросы «Какой самый лучший или запоминающийся ...

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.

Relativistic effects in the interaction of electrons with a slow extraordinary wave

N.S. Artekha, D.R. Shklyar, Physics of Plasmas 2026 Vol. 33 No. 6 Article 062105

Добавлено: 6 июня 2026 г.

Structural and broadband radio-frequency properties of InGaZnO4 nanoparticles synthesized by gel decomposition method

Zirnik G., Остовари М. А., Zhukov S. и др., Journal of Materials Science: Materials in Electronics 2026 Vol. 37 Article 738

Добавлено: 6 июня 2026 г.

Wave dynamics within the Whitham-Ostrovsky equation

Flamarion M. V., Пелиновский Е. Н., Nonlinear Dynamics 2026 Vol. 114 Article 784

Добавлено: 5 июня 2026 г.

Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Seul: PMLR, 2026.

Добавлено: 4 июня 2026 г.

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

От неизвестности к прозрачности: обзор технологий объяснимого ИИ (XAI)

Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 4 С. 185–194

С развитием ИИ, и в особенности глубокого обучения, появились модели, способные давать крайне точные прогнозы. Однако их внутренняя логика остается трудной для понимания — и это серьезная проблема, особенно в сферах, где от корректности алгоритма зависят критиче ски важные решения. Одним из перспективных путей ее решения считается направление Explainable Artificial Intelligence (XAI) — разработка подходов, позволяющих прояснять ...

Добавлено: 8 мая 2026 г.

Современные методы анализа временных рядов в мониторинге и прогнозировании состояния оборудования для механизированной добычи

Незнанов А. А., Глушко А. А., Овчинников С. и др., В кн.: Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли.: М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024. С. 140–143.

С развитием систем мониторинга мы получили возможность собирать ключевые показатели работы устройств в процессе механизированной добычи. Каждый день генерируется огромное количество телеметрии, которая пройдя процесс гармонизации и трансформации может быть использована для прогнозирования состояния оборудования. В докладе представлен обзор и произведён отбор современных математических методов и программных реализации инструментов анализа многомерных нерегулярных временных рядов для ...

Добавлено: 29 апреля 2026 г.

Interpretable Machine Learning in Guided Synthesis of Stable Sols Based on Nanosized Titanium Oxides

Глушко А. А., Незнанов А. А., Kuz'micheva G. и др., , in: 2026 International Conference on Artificial Intelligence, Computer, Data Sciences and Applications (ACDSA), 5-7 Feb. 2026.: IEEE, 2026. P. 1–6.

Добавлено: 29 апреля 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Machine Learning Approach to Anticancer Activity Prediction of Transition-Metal Complexes Based on a Large-Scale Experimental Database

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.

LSTM-модель потребления тепловой энергии в многоэтажном жилом здании

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.

Алгоритм анализа новостной информации для принятия экономических решений

Чудинова О. С., Первицкая Л. А., Раменская А. В., Индустриальная экономика 2026 № 1 С. 65–78

Статья посвящена разработке алгоритма анализа новостной информации методами машинного обучения, реализованными в библиотеках Python. Обоснование выбора инструментов, применяемых на каждом этапе алгоритма, осуществляется с помощью расчета метрик качества решения соответствующих задач машинного обучения. Результаты работы алгоритма представлены классификацией региональных новостей, собранных за период с августа 2024 года по июнь 2025 года, по отраслям экономики и ...

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena

Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Modeling cosolvent effects on solubility in supercritical CO2 using data-driven approaches

Makarov D. M., Каликин Н. Н., Gurikov P. и др., Journal of Supercritical Fluids 2026 Vol. 235 Article 106979

Добавлено: 19 апреля 2026 г.

WWW '26: Proceedings of the ACM Web Conference 2026

NY: Association for Computing Machinery (ACM), 2026.

Добавлено: 17 апреля 2026 г.

Эффективность применения прогнозов волатильности в активных торговых стратегиях институциональных инвесторов на российском рынке акций

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.