Approximating and Predicting Energy Consumption of Portable Devices

Hlib Nekrasov, Aleksandr Belov, , in: International IoT, Electronics and Mechatronics Conference, Volume 2. Proceedings of IEMTRONICS 2024. LNEE, volume 1228Vol. 1228.: Springer Publishing Company, 2025. P. 379–395.

Добавлено: 26 января 2025 г.

Нейросетевой алгоритм выявления и удаления выбросов в зашумленных наборах данных

Ясницкий Л. Н., Плотникова Е. Г., Прикладная информатика 2024 Т. 19 № 5 С. 88–100

Выбросы в статистических данных, являющиеся результатом ошибочно собранной информации, часто становятся препятствием для успешного применения метода моделирования, основанного на машинном обучении, во многих предметных областях. Наличие выбросов в наборах данных снижает точность моделей машинного обучения, а в некоторых случаях делает применение этих методов невозможным. Существующие в настоящее время методы выявления выбросов ненадежны. Они принципиально не ...

Добавлено: 29 ноября 2024 г.

Движение на Восток: развитие российского энергетического экспорта в страны Азиатско-Тихоокеанского региона

Вурганов М. Г., Псковский регионологический журнал 2023 Т. 19 № 4 С. 32–48

Диверсификация энергетического экспорта в пользу стран Азиатско-Тихоокеанского региона в условиях напряжённой геополитической обстановки является одной из важнейших задач России. Представлена характеристика современного состояния нефтяного и газового рынков Азиатско-Тихоокеанского региона. Проведённый анализ позволил оценить доли ключевых поставщиков нефти и газа в страны данного региона, а также определить текущую роль российских поставок. Отдельное место в работе отведено ...

Добавлено: 13 мая 2024 г.

Content policy and access limitations on commercial neural networks as an incentive to artivism

Миловидов С. В., Artnodes 2024 No. 33 P. 1–9

Добавлено: 1 февраля 2024 г.

Обзор методов стегоанализа с использованием нейронных сетей

Космачев А. А., Задорожникова А. А., Перов А. А., В кн.: БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ Материалы I Международного форума (Новосибирск, 16–18 ноября 2022 года).: Новосибирск: Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ», 2023.

В статье рассматриваются основные концепции и термины, используемые в стеганографии, дается обоснование актуальности задачи стегоанализа, рассматриваются вопросы применения глубоких нейронных сетей в задачах стегоанализа на цифровых изображениях. Производится сравнительный анализ и описание наиболее эффективных архитектур сверточных сетей для решения поставленной задачи. ...

Добавлено: 26 января 2024 г.

Classification of Short Scientific Texts

I. K. Kusakin, Fedorets O. V., A. Y. Romanov, Scientific and Technical Information Processing 2023 Vol. 50 No. 3 P. 176–183

Добавлено: 4 ноября 2023 г.

Применение методов машинного обучения при автоматизации детектирования препятствия движению поезда через железнодорожный переезд

Искандеров Ю. М., Катарушкин Б. Е., Ершов А. А., Информатизация и связь 2020 № 2 С. 46–51

Цель. В настоящее время при создании интеллектуальных информационных систем в различных областях практической деятельности используются методы машинного обучения. В статье показаны возможности применения указанных методов при автоматизации детектирования препятствий в интересах повышения безопасности и снижения количества аварийных ситуаций на железнодорожных переездах. Материалы и методы. В статье рассматриваются передовые технологии компьютерного зрения, используемые в качестве основы ...

Добавлено: 15 сентября 2023 г.

Кому доверяют те, кто доверяет ChatGPT?

Фабрикант М. С., Социодиггер 2023 Т. 4 № 5-6

Обсуждаются возможные причины доверия к ChatGPT. Делается вывод, что основная приична в том, что ChatGPT представляют собой наиболее точный из доступных эквивалентов коммуникации с обществом в целом. ...

Добавлено: 23 августа 2023 г.

Neural Fields across Fields: Methods and Applications of Implicit Neural Representations. ICLR 2023 Workshop

[б.и.], 2023.

Добавлено: 18 июля 2023 г.

Учебно-методические материалы мастер-класса «Состязательные атаки на нейронные сети распознавания изображений» для студентов и школьников

Пантюхин Д. В., Информатика и образование 2023 Т. 38 № 1 С. 55–63

Проблема уязвимости нейронных сетей уже несколько лет является предметом научных исследований и экспериментов. Состязательные атаки — один из способов «обмануть» нейросеть, заставить ее принимать ошибочные классификационные решения. Сама возможность состязательной атаки кроется в особенностях машинного обучения нейросетей. В статье показано, как свойства нейронных сетей становятся источником проблем и ограничений в их использовании. Материалы соответствующих исследований ...

Добавлено: 14 апреля 2023 г.

Shot noise in next-generation neural mass models for finite-size networks

Vladimir V. Klinshov, Kirillov S., Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics 2022 Vol. 106 No. 6 Article L062302

Добавлено: 24 января 2023 г.

Rate chaos and memory lifetime in spiking neural networks

Vladimir V. Klinshov, Kovalchuk A., Franović I. и др., Chaos, Solitons and Fractals 2022 Vol. 158 Article 112011

Добавлено: 24 января 2023 г.

Machine learning methods for demographic data analysis

Муратова А. А., Игнатов Д. И., Митрофанова Е. С., , in: Recent Trends in Analysis of Images, Social Networks and Texts. 9th International Conference, AIST 2020, Skolkovo, Moscow, Russia, October 15–16, 2020 Revised Supplementary ProceedingsVol. 12602.: Springer, 2021. P. 297–299.

Добавлено: 1 ноября 2022 г.

Sectoral convergence in energy consumption from developing country perspective: The case of Turkey

Karakaya E., Sedat Alataş, Yılmaz B., Energy Efficiency 2020 Vol. 13 No. 7 P. 1457–1472

Добавлено: 23 сентября 2022 г.

Нейронные сети синтеза речи голосовых помощников и поющих автоматов

Пантюхин Д. В., Речевые технологии 2021 № 3-4 С. 3–16

Добавлено: 17 июня 2022 г.

Machine Learning Approach for the Game Mechanics Problem in Computer Games

Белов А. В., Sapozhnikov A., Семичаснов И. В., , in: Proceedings of the 2021 IEEE International Conference "Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies" (IT&QM&IS).: IEEE, 2021. P. 485–490.

Добавлено: 14 января 2022 г.

Использование методов искусственного интеллекта в прогнозировании результата на соревновательный сезон для велосипедиста по его тренировочным данным

Марквирер В. Д., Сахипова М. С., В кн.: Математика и междисциплинарные исследования – 2021.: Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2021. С. 152–157.

Добавлено: 19 декабря 2021 г.

Neural Network Modeling and What-if Scenarios: Applications to Various-Term Sales Forecasts

Кускова В. В., Зайцев Д. Г., Сокол А. А. и др., , in: Proceedings of the 26th ISSAT Conference on Reliability and Quality in Design.: International Society of Science and Applied Technologies, 2021. P. 122–126.

Добавлено: 29 октября 2021 г.

Probing criticality in quantum spin chains with neural networks

Berezutskii A., Бекетов М. Е., Yudin D. и др., Journal of Physics: Complexity 2020 Vol. 1 No. 3 Article 03LT01

Добавлено: 5 октября 2021 г.

Image Classification for the Automatic Feature Extraction in Human Worn Fashion Data

Rohrmanstorfer S., Комаров М. М., Mödritscher F., Mathematics 2021 No. 9 Article 624

Добавлено: 14 сентября 2021 г.