?
Разработка алгоритма детектирования медленной пик-волновой активности при бессудорожных формах эпилепсии
Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика. 2024. Т. 32. № 2. С. 223–238.
. Цель данного исследования заключается в разработке классификатора, способного в режиме реального времени определять типичные абсансы на основе данных электроэнцефалограммы, с использованием модели опорных векторов. Методы. Для обучения модели опорных векторов использовались участки электроэнцефалограммы, предварительно помеченные специалистом как содержащие типичные абсансы. В качестве признаков для классификации выделены ключевые характеристики, такие как число пересечений нуля, кросс-корреляция между двумя последовательными окнами, спектральная мощность в различных диапазонах частот и среднеквадратическое отклонение мгновенной мощности сигнала. Результаты. Сформированы обучающая и тестировочная выборки, включающие окна электроэнцефалограммы с различными типами артефактов. Модель опорных векторов была обучена и протестирована, показав высокую эффективность (точность – 0,97; чувствительность – 0,93; специфичность – 0,98; усредненная точность по всем видам артефактов – 0,94). Разработанный алгоритм может быть интегрирован в мобильное приложение и использован совместно с носимым электроэнцефалографом на сухих электродах для детекции типичных абсансов в режиме реального времени. Заключение. Результаты исследования подтверждают перспективность применения методов машинного обучения для автоматического детектирования и протоколирования эпилептической активности. Однако для уверенного вывода требуется дальнейшее тестирование на большем объеме данных, включая данные, собранные с использованием беспроводного электроэнцефалографа на сухих электродах. Следующим этапом будет подбор подходящего устройства и создание мобильного приложения для сбора и анализа данных в режиме реального времен
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.
Глушко А. А., Незнанов 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.
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.
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.
Makarov D. M., Каликин Н. Н., Gurikov P. и др., Journal of Supercritical Fluids 2026 Vol. 235 Article 106979
Добавлено: 19 апреля 2026 г.
Макарова М. М., Федосов Н. П., Mikhailova I. и др., FRONTIERS IN SIGNAL PROCESSING 2026 Vol. 6 Article 1776807
Добавлено: 17 апреля 2026 г.
Компьютерные игры (КИ) – особый вид технологического медиа (цифровой среды), для которого характерно наличие динамичного контекста, трансформирующегося под влиянием действий игрока и встроенных алгоритмов. В рамках психологических исследований КИ предоставляют более естественные условия для изучения ряда явлений по сравнению с компьютеризированными лабораторными тестами. Кроме того, КИ оказывают влияние на психические процессы. Перечисленные особенности широко используются ...
Добавлено: 17 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.
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.
Мокиенко О. А., Люкманов Р. Х., Бобров П. Д. и др., Современные технологии в медицине 2023 Т. 15 № 6 С. 63–73
Интерфейсы мозг–компьютер (ИМК) — это группа технологий, позволяющих проводить ментальные тренировки с предъявлением обратной связи для восстановления движений после инсульта. Данные технологии в разных модификациях уже более 10 лет изучаются в клинических исследованиях, а их конструкции и программное обеспечение постоянно дорабатываются. Несмотря на положительные результаты лечения и наличие зарегистрированных медицинских изделий, в настоящее время существует ...
Добавлено: 19 марта 2026 г.
Мокиенко О. А., Вестник Российской академии медицинских наук 2024 Т. 79 № 5 С. 424–431
Интерфейс мозг–компьютер (ИМК) — это система, которая измеряет активность головного мозга и преобразует ее в режиме реального времени в функционально полезные выходные данные для замены, восстановления, усиления, дополнения и/или улучшения естественных выходных данных мозга. В инвазивных ИМК для более точного и быстрого информационного обмена между мозгом и внешними устройствами электроды размещаются интракраниально. Основное медицинское назначение ...
Добавлено: 18 марта 2026 г.
Мокиенко О. А., Современные технологии в медицине 2024 Т. 16 № 1 С. 78–90
Нейрокомпьютерные интерфейсы позволяют осуществлять обмен данными между мозгом и внешним техническим устройством в обход мышечной системы. Клинические исследования инвазивных нейроинтерфейсных технологий проводятся уже более 20 лет. Постоянно совершенствуются подходы к обработке нейронального сигнала для повышения качества управления внешними техническими устройствами. На сегодняшний день нейрокомпьютерные интерфейсы с внутрикорковыми датчиками позволяют полностью парализованным пациентам управлять роботизированными конечностями ...
Добавлено: 18 марта 2026 г.
Черкасова А. Н., Иконникова Е. С., Люкманов Р. Х. и др., Анналы клинической и экспериментальной неврологии 2025 Т. 19 № 3 С. 14–26
Введение. Распространённость постковидного синдрома (ПКС), среди проявлений которого высока частота встречаемости нарушений эмоциональной сферы, когнитивных функций и проявлений астении, требует разработки методов их преодоления. Одним из таких методов может стать терапия с использованием биологической обратной связи (БОС) по электроэнцефалографии (ЭЭГ), изучение которой в отношении ПКС ограничено единичными работами.
Цель исследования — оценить влияние БОС-тренинга по α-ритму ЭЭГ на ...
Добавлено: 18 марта 2026 г.
Мокиенко О. А., Люкманов Р. Х., Бобров П. Д. и др., Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика 2024 Т. 16 № 5 С. 17–23
Тренировки представления движения под контролем интерфейса мозг–компьютер (ИМК) способствуют двигательному восстановлению после инсульта. Эффективность ИМК на основе электроэнцефалографии (ЭЭГ-ИМК) подтверждена несколькими метаанализами, но более удобный и помехоустойчивый метод спектроскопии в ближней инфракрасной области в контуре ИМК (БИКС-ИМК) практически не изучен, сравнений двух типов ИМК не проводилось. Цель исследования заключалась в сравнении точности управления и клинической ...
Добавлено: 18 марта 2026 г.
Люкманов Р. Х., Исаев М. Р., Мокиенко О. А. и др., Анналы клинической и экспериментальной неврологии 2023 Т. 17 № 4 С. 82–88
Введение. Неинвазивные нейрокомпьютерные интерфейсы позволяют проводить тренировки представления движения с предъявлением обратной связи в двигательной реабилитации пациентов неврологического профиля. В настоящий момент практически не изучено применение интерфейса мозг–компьютер (ИМК) на основе регистрации спектроскопии в ближней инфракрасной области (БИКС) в двигательной реабилитации. Цель исследования — оценить возможность применения БИКС-ИМК для проведения тренировок представления движения руки в ...
Добавлено: 18 марта 2026 г.
Мокиенко О. А., Современные технологии в медицине 2025 Т. 17 № 2 С. 73–85
Разработка новых технологий для реабилитации пациентов после инсульта остается важной задачей ряда междисциплинарных наук. Спектроскопия в ближней инфракрасной области (БИКС) — оптический метод нейровизуализации, основанный на регистрации локальных изменений гемодинамики на уровне коры головного мозга. Данная технология используется у пациентов после инсульта, как правило, для диагностических целей: оценки нейропластических процессов на фоне терапии, изучения межполушарной ...
Добавлено: 18 марта 2026 г.
Лабор В. В., Мокиенко О. А., Черкасова А. Н. и др., Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова 2025 Т. 125 № 11 С. 27–35
В статье представлен обзор исследований, посвященных применению тренировок представления движения и интерфейсов мозг-компьютер (ИМК) для когнитивной реабилитации пациентов с неврологическими заболеваниями. На основе анализа исследований, опубликованных с 2004 по 2025 г., проведена оценка эффективности данных методов в восстановлении когнитивных функций у пациентов с инсультом (13 исследований), болезнью Паркинсона (4) и рассеянным склерозом (2). Большинство исследований демонстрирует положительное влияние тренировок представления движения на когнитивные функции пациентов с неврологическими заболеваниями и когнитивным дефицитом средней ...
Добавлено: 18 марта 2026 г.
Kodenko M., Vasilev Y., Vladzymyrskyy A. и др., Diagnostics 2022 Vol. 12 No. 12 Article 3197
Добавлено: 18 марта 2026 г.
Юсупов В. А., Sukhorukov N., Фролов Е. П., User Modelling and User-Adapted Interaction 2026 Vol. 36 Article 2
Графовые системы рекомендаций стали мощной парадигмой для персонализированных рекомендаций. Однако их зависимость от полного переобучения модели для интеграции новых пользователей или новых взаимодействий создаёт барьеры для масштабирования. В реальных системах рекомендаций эта задача становится невыполнимой из-за чрезмерных затрат времени и ресурсов. Чтобы преодолеть это ограничение, мы предлагаем быстрый и эффективный метод обновления графовых рекомендательных моделей ...
Добавлено: 15 марта 2026 г.