• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Development of Image Preprocessing Methods for Software Compensation of Refraction Anomalies of an Observer’s Eyes
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
15 мая 2026 г.
В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
15 мая 2026 г.
Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ
В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.
14 мая 2026 г.
<a>Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Development of Image Preprocessing Methods for Software Compensation of Refraction Anomalies of an Observer’s Eyes

Neuroscience and Behavioral Physiology. 2024.
Алкзир Н., Yarykina n., Nikolaev D., Nikolaev I.
Язык: английский
DOI
Ключевые слова: Neural Networkimage precompensationimage deconvolutionrefractive error of the eyetone mappingWiener filtration
Похожие публикации
Approximating and Predicting Energy Consumption of Portable Devices
Ullah T., Siraj A. H., Umer Mukhtar Andrabi и др., , in: 2022 VIII International Conference on Information Technology and Nanotechnology (ITNT).: IEEE, 2022. P. 1–7.
Добавлено: 20 марта 2025 г.
Features of Data Collection and Software Tool Architecture for Performing Predictive Analysis of Phenomena Leading to Forest Fires
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.
SCA-2023: A TWO-PART DATASET FOR BENCHMARKING THE METHODS OF IMAGE PRECOMPENSATION FOR USERS WITH REFRACTIVE ERRORS
Алкзир Н., Nikolaev I., Nikolaev D., Proceedings - European Council for Modelling and Simulation 2023 Vol. 2023-June P. 298 – 305
Добавлено: 11 июня 2024 г.
Search for Image Quality Metrics Suitable for Assessing Images Specially Precompensated for Users with Refractive Errors
Алкзир Н., Nikolaev I., Nikolaev D., Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering 2024 Vol. 13072
Добавлено: 11 июня 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.
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.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору