Distilling Normalizing Flows

Котов Ф. И., Тимохин И. С., Иванов Ф. И., , in: 2023 XVIII International Symposium Problems of Redundancy in Information and Control Systems (REDUNDANCY).: IEEE, 2023.

The Successive Cancellation List (SCL) algorithm is a widely used decoding technique in communication systems. However, constructing the critical set for SCL decoding is a challenging task, as it requires a large number of computations and can lead to significant decoding delays. In this paper, a new approach to critical set construction for SCL decoding ...

Добавлено: 26 января 2026 г.

Artificial Neural Networks and Machine Learning. ICANN 2025 International Workshops and Special Sessions: 34th International Conference on Artificial Neural Networks, Kaunas, Lithuania, September 9–12, 2025, Proceedings, Part V

Cham: Springer, 2025.

Добавлено: 29 сентября 2025 г.

Анализ алгоритмов обнаружения дипфейков

Федотов Г. А., Международный вестник криминалистики 2024 № 92 С. 77–83

В последние годы наблюдается значительный прогресс в качестве синтетически сгенерированного контента. Кроме того, регулярно появляются инструменты, с помощью которых обычный пользователь персонального компьютера может создать реалистичный поддельный контент. В работе исследуется развитие генеративных моделей в задаче Face Synthesis, а также способы обнаружения дипфейков, созданных с помощью моделей этого класса. Представленные в работе подходы показали хорошую ...

Добавлено: 24 сентября 2025 г.

Deep learning deciphers the related role of master regulators and G-quadruplexes in tissue specification

Башкатов А. Б., Andreasyan A., Коновалов Д. Л. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 23119

G-quadruplexes (GQs) are non-canonical DNA structures encoded by G-flipons with potential roles in gene regulation and chromatin structure. Here, we explore the role of G-flipons in tissue specification. We present a deep learning-based framework for the genome-wide G-flipon predictions across 14 human tissue types. The model was trained using high-confidence experimental maps of GQ-forming sequences ...

Добавлено: 8 августа 2025 г.

Early warning system for Russian stock market crises: TCN-LSTM-Attention model using imbalanced data and attention mechanism

Теплова Т. В., Файзулин М. С., Куркин А. В., Socio-Economic Planning Sciences 2025 No. 101 Article 102292

Добавлено: 2 августа 2025 г.

AI in drug development: advances in response, combination therapy, repositioning, and molecular design

Шайтан А. К., Science China Information Sciences 2025 Vol. 68 No. 7 Article 170102

Добавлено: 25 июня 2025 г.

An Approach to Finding a Robust Deep Learning Model

Болдырев А. С., Ратников Ф. Д., Шевелев А. А., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 102390–102406

Добавлено: 15 июня 2025 г.

Экономические и социальные аспекты атомной энергетики в условиях развития технологий искусственного интеллекта

Подчуфаров А. Ю., Галкина А. Н., Ванина С. С. и др., Экономика и управление: проблемы, решения 2025 Т. 5 № 4 С. 61–74

В современных условиях внедрение технологий искусственного интеллекта становится значимым фактором развития высокотехнологичных отраслей промышленности. В статье представлены результаты исследования перспектив применения интеллектуальных аналитических систем в атомной энергетике. Проанализирован опыт зарубежных стран и выявлены особенности успешных проектов с использованием искусственного интеллекта в данной области. Обоснованы рекомендации по развитию технических и социальных компетенций в отечественной атомной и ...

Добавлено: 5 июня 2025 г.

Deep learning for customs classification of goods based on their textual descriptions analysis

Рыжова А. А., Sochenkov I., , in: Proceeding 2019 Ivannikov Ispras Open Conference (ISPRAS).: IEEE Computer Society, 2019. P. 60–67.

Добавлено: 1 мая 2025 г.

2025 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)

Деркач Д. А., Артемьев М. Р., IEEE, 2025.

Добавлено: 1 апреля 2025 г.

Deep learning captures the effect of epistasis in multifactorial diseases

Перелыгин В. Р., Kamelin A., Syzrantsev N. и др., Frontiers in Medicine 2025 Vol. 11 Article 1479717

Добавлено: 4 марта 2025 г.

TabReD: Analyzing Pitfalls and Filling the Gaps in Tabular Deep Learning Benchmarks

Ivan Rubachev, Nikolay Kartashev, Gorishniy Y. и др., , in: Proceedings of the 13th International Conference on Learning Representations (ICLR 2025).: ICLR, 2025. P. 53831–53867.

Добавлено: 1 марта 2025 г.

Weight Perturbations for Simulating Virtual Lesions in a Convolutional Neural Network

W. Joseph MacInnes, Жожикашвили Н. А., Феурра М., , in: First International Conference, AIiH 2024, Swansea, UK, September 4–6, 2024, Proceedings, Part II. Artificial Intelligence in Healthcare. LNCS, volume 14976Vol. 14976.: Springer, 2024. P. 221–234.

Добавлено: 28 января 2025 г.

TabR: Tabular Deep Learning Meets Nearest Neighbors

Yury Gorishniy, Ivan Rubachev, Nikolay Kartashev и др., , in: Proceedings of the 12th International Conference on Learning Representations (ICLR 2024).: ICLR, 2024.

Добавлено: 22 января 2025 г.

Deep Learning Approaches for LHCb ECAL Reconstruction

Болдырев А. С., Деркач Д. А., Ратников Ф. Д. и др., EPJ Web of Conferences 2024 Vol. 295 Article 09008

Добавлено: 8 января 2025 г.