?
Dynamics of Disasters: From Natural Phenomena to Human Activity
Vol. 217.
Springer, 2024.
Главы книги
Fuad Aleskerov, Ткачев Д. С., , in: Dynamics of Disasters: From Natural Phenomena to Human ActivityVol. 217.: Springer, 2024. Ch. 1 P. 1–13.
Добавлено: 5 марта 2025 г.
Лебедев В. В., Journal of Mathematical Analysis and Applications 2026 Vol. 563 No. 2 Article 130787
Добавлено: 14 мая 2026 г.
Добавлено: 14 мая 2026 г.
Гаева Д. В., Barinova G. M., Romanchuk A. Y., Theoretical and Applied Climatology 2026 Vol. 157 Article 302
Добавлено: 13 мая 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: Artificial Intelligence, Computer, Data Sciences and Applications (ACDSA).: IEEE, 2026. P. 1–6.
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
NY: Association for Computing Machinery (ACM), 2026.
Добавлено: 17 апреля 2026 г.
Добавлено: 2 октября 2025 г.
Switzerland: Springer, 2025.
Добавлено: 10 июля 2025 г.
Али С., Хижик А. И., Рыжиков А. С. и др., , in: 2025 IEEE Ural-Siberian Conference on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT), 12-13 May 2025.: IEEE, 2025. P. 357–360.
Добавлено: 3 июля 2025 г.
Саранская И. М., Boris Gutkin, Захаров Д. Г., European Physical Journal: Special Topics 2025 Vol. 234 P. 4159–4177
Добавлено: 15 марта 2025 г.
Vlasov V., Aleksei Y. Kuzin, Florya I. и др., Journal of Energy Storage 2025 Vol. 111 Article 115349
Добавлено: 26 февраля 2025 г.
Власенко Д. В., Ушаков В. Г., Заикин А. А. и др., Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика 2025 Т. 33 № 4 С. 557–566
Изучение функциональных сетей мозга, которые поддерживают когнитивные процессы, является одной из центральных задач современной нейронауки. Функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) широко используется для получения данных об активности мозга. Однако, высокая размерность и динамическая природа фМРТ данных делает их обработку сложной задачей. Сетевые методы представления данных предлагают перспективный подход, позволяющий описывать мозг в виде сети, где узлы соответствуют областям ...
Добавлено: 14 января 2025 г.
Seyedsaeed M., Ahmad Ostovari Moghaddam, Hadavimoghaddam F. и др., ACS Applied Nano Materials 2024 Vol. 7 No. 5 P. 5513–5524
The development of noble metal-free heterogeneous catalysts holds promise for the solvent-free and selective aerobic oxidation of organic compounds. However, the moderate activity of these catalysts under atmospheric conditions limits their industrial use. In this work, the synthesis of noble metal-free (CoFeMnCuNiCr)3O4 high-entropy oxide (HEO) nanoparticles and their grafting on reduced graphene oxide (rGO) to produce ...
Добавлено: 12 января 2025 г.
Назарова А., Малик М. Ш., Игнатов Д. И. и др., Social Network Analysis and Mining 2024 Vol. 14 Article 228
Добавлено: 11 декабря 2024 г.
Чертенков В. И., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2024. No. 2411.13027.
Добавлено: 21 ноября 2024 г.
Али С., Рыжиков А. С., Деркач Д. А. и др., Moscow University Physics Bulletin 2024 Vol. 79 No. Suppl. 2 P. S591–S597
In the realm of high-energy physics, the longevity of calorimeters is paramount. Our research introduces a deep learning strategy to refine the calibration process of calorimeters used in particle physics experiments. We develop a Wasserstein GAN inspired methodology that adeptly calibrates the misalignment in calorimeter data due to aging or other factors. Leveraging the Wasserstein ...
Добавлено: 7 ноября 2024 г.
Кычкин А. В., Викентьева О. Л., Мыльников Л. А. и др., Computers & Industrial Engineering 2024 Vol. 198 Article 110662
Добавлено: 28 октября 2024 г.
Белокопытов А. С., Макарова М. М., Саламатин М. И. и др., Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика 2024 Т. 32 № 2 С. 223–228
. 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 ...
Добавлено: 23 октября 2024 г.
Суховерхова Д. Д., Щур Л. Н., Письма в Журнал экспериментальной и теоретической физики 2024 Т. 120 № 8 С. 644–649
В статье мы применили глубокую нейронную сеть для изучения вопроса переносимости знания между моделями статистической механики. Был проведен следующий компьютерный эксперимент. Сверточная нейронная сеть была обучена для решения задачи бинарной классификации моментальных снимков расположения спинов модели Изинга на двумерной решетке. При тестировании на вход нейронной сети подавались моментальные снимки расположения спинов модели Изинга на решетке ...
Добавлено: 25 сентября 2024 г.
Чудинова О. С., Безбородникова Р. М., Корнейченко Е. Н. и др., Оренбург: Оренбургский государственный университет, 2024.
В учебном пособии рассмотрены методы и алгоритмы решения одной из основных задач машинного обучения – классификации. Внимание сосредоточено на задаче бинарной классификации. Рассмотрены следующие методы классического машинного обучения: логистическая регрессия, метод опорных векторов, метод k ближайших соседей. Описаны реализующие их современные инструментальные средства: платформа KNIME, язык программирования Python.
Учебное пособие предназначено для обучающихся по образовательной программе ...
Добавлено: 17 сентября 2024 г.
Springer, 2024.
Добавлено: 9 августа 2024 г.