Dataset of artefacts for machine learning applications in astronomy

Sreejith S.; Pruzhinskaya M.; Volnova A.; Krushinsky V.; Malanchev K.; Ishida E. O.; Lavrukhina A.; Semenikhin T.; Gangler E.; Matwey V. Kornilov; Korolev V.

doi:10.1016/j.newast.2025.102466

?

Dataset of artefacts for machine learning applications in astronomy

New Astronomy. 2026. Vol. 122. Article 102466.

Sreejith S., Pruzhinskaya M., Volnova A., Krushinsky V., Malanchev K., Ishida E. O., Lavrukhina A., Semenikhin T., Gangler E., Matwey V. Kornilov, Korolev V.

Научное направление: Физика Компьютерные науки

Язык: английский

Полный текст

DOI

Ключевые слова: astronomy Machine Learning

Mean-field reduction of networks of bursting neurons

Inês G., Скороход С. Н., Matteo d. V. и др., Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation 2027 Vol. 164 P. 1–13

Добавлено: 29 октября 2026 г.

Proceedings of the 11th Workshop on Automated Knowledge Base Construction (AKBC 2026)

[б.и.], 2026.

Добавлено: 28 октября 2026 г.

Molecular dynamics and machine learning insights into oil-brine interfacial tension: Uncovering roles of dissolved gases and salinity

Nikitiuk B., Lenev D., Писарев В. В. и др., Journal of Colloid and Interface Science 2026 Vol. 718 Article 140444

Добавлено: 28 октября 2026 г.

Predicting multi-component oil viscosity using machine learning methods

Deshchenya V., Nikolay D. Kondratyuk, Sivakova A. и др., Chemical Engineering Sciences 2027 Vol. 337 Article 124616

Добавлено: 28 октября 2026 г.

PARSE: Physical attribute representativity and stationarity evaluator open-source library for 3D images using scalar and vector metrics

Zubov A., Zubov A., Малявко, Я. и др., Computer Physics Communications 2025 Vol. 317 Article 109860

Добавлено: 28 октября 2026 г.

Amplifying Latent Safety in Large Language Models via Gated Activation Steering

Roman Prosvirnin, Suslov A., Aleksei Soldatov и др., Computation 2026 Vol. 14 No. 10 Article 261

Добавлено: 27 октября 2026 г.

PACTraD: Multi-Task Benchmark and Domain-Specific Attention Mechanism for Wildlife Classification, Detection, and Segmentation in Protected Area Camera Trap Data

Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Nazarenko D. и др., Big Data and Cognitive Computing 2026 Vol. 10 No. 11 P. 1–52

Добавлено: 27 октября 2026 г.

From frozen Coulomb decoherence to thermalization: Classical and quantum density-matrix routes to Balescu–Lenard and Landau kinetics

Будков Ю. А., Annals of Physics 2026 Vol. 495 No. 3 Article 170796

Добавлено: 26 октября 2026 г.

On non-Abelian waves repeatedly changing sign at constant phases

Alexander S. Rabinowitch, International Journal of Modern Physics A 2026 Vol. 41 No. 30 Article 2650168

Добавлено: 26 октября 2026 г.

2026 10th Scientific School Dynamics of Complex Networks and their Applications

IEEE, 2026.

Добавлено: 26 октября 2026 г.

A Curated Dataset for Chemical Characterization of Heated Tobacco Product Aerosol

Maddalena L., Yildiz B., Del Vecchio Blanco F. и др., Scientific data 2026 P. 1–20

Добавлено: 26 октября 2026 г.

Electrically driven Rabi dynamics of magnetic field induced corner states in a two-dimensional topological insulator

D.V. Khomitsky, Lavrukhina E. A., Krasavin D. P. и др., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 114 No. 22 Article 225414

Добавлено: 23 октября 2026 г.

Stress tensor in fundamental measure theory of hard-sphere fluids: A thermomechanical approach

Будков Ю. А., Каликин Н. Н., Journal of Chemical Physics 2026 Vol. 165 No. 16 Article 164108

Добавлено: 22 октября 2026 г.

A Multi-Feature Fusion Deep Neural Network with Attention for Multi-Task Crop Monitoring

Obsie E. Y., Zhan Y., Liu Y., Engineering Research Express 2026 Article 7

Добавлено: 22 октября 2026 г.

Отсутствие отражения фонон-поляритона от края металлической маски на поверхности SiC

Ивченко В. С., Иевлева В. А., Матиенко Д. А. и др., Журнал технической физики 2026 № 9 С. 1738–1749

Задача о возбуждении бегущих фонон-поляритонных волн на поверхности полярного кристалла падающей извне световой волной (с частотой, близкой к частоте решеточных колебаний) решена теоретически только для бесконечной открытой поверхности кристалла. В случаях, когда часть поверхности покрыта металлической маской, препятствующей проникновению возбуждающего излучения к атомам среды, и эта маска имеет произвольную форму, общепризнанного решения неоднородной задачи нет. ...

Добавлено: 20 октября 2026 г.

Исследование движения сферического фронта клеток в вязком матриксе: роль клеточных делений и взаимодействия клеток с матриксом при развитии опухолей

Логвенков С. А., Известия РАН. Механика жидкости и газа 2026 № 3 С. 59–75

Решена задача об эволюции объемной концентрации клеток в сферическом агрегате, состоящем из клеток, внеклеточного матрикса и жидкости. Агрегат окружен внеклеточным матриксом. Постановка задачи использует разработанную автором ранее модель многофазной биологической сплошной среды, образованной двумя активно взаимодействующими твердыми фазами и жидкостью. Исследовано распространение сферического фронта клеток в вязком матриксе в результате деления клеток и активных взаимодействий клеток с ...

Добавлено: 20 октября 2026 г.

Analysis of Images, Social Networks and Texts. AIST 2026. Lecture Notes in Computer Science

Springer, 2026.

Добавлено: 19 октября 2026 г.

A BERT-Based Classification Model: The Case of Russian Fairy Tales

Solovyev V., Солнышкина М. И., Ten A. и др., Journal of Language and Education 2024 Vol. 10 No. 4 P. 98–111

Добавлено: 19 октября 2026 г.

Enhancing Boundary Stability in Decision Trees and Random Forests: A Weighted Sample Duplication Approach

Konstantinov A., Elizarova Anastasiya P., Utkin L., Computing, Telecommunications and Control 2026 Vol. 19 No. 1 P. 16–25

Деревья решений и их ансамблевые расширения, такие как случайные леса, широко используются в качестве моделей классификации благодаря своей простоте и интерпретируемости. Однако во многих реальных задачах, где метки классов перекрываются в пространстве признаков, стандартные деревья решений полагаются на жесткие разбиения, которые создают слабые границы принятия решений. В этих областях небольшие возмущения входных значений могут привести ...

Добавлено: 2 октября 2026 г.

Proceedings of the Thirty-Fifth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2026)

International Joint Conferences on Artificial Intelligence, 2026.

Добавлено: 1 октября 2026 г.

Hybrid quantum-classical unsupervised data clustering based on the self-organizing feature map

Лазарев И. Д., Narozniak M., Byrnes T. и др., Physical Review A: Atomic, Molecular, and Optical physics 2025 Vol. 111 No. 012416 Article 012416

Добавлено: 14 сентября 2026 г.

Основы технологии производства и машинное обучение : учебник для вузов

Трубочкина Н. К., М.: Юрайт, 2026.

Учебник посвящен формированию у студентов целостного представления о современных производственных процессах и методах их анализа и управления на основе технологий машинного обучения. В условиях четвертой промышленной революции, когда традиционные инженерные дисциплины неразрывно переплетаются с интеллектуальными методами обработки данных, возникает потребность в специалистах, способных интегрировать знания из обеих областей. Настоящий учебник призван удовлетворить эту потребность, предлагая ...

Добавлено: 8 августа 2026 г.

A machine learning dataset on winter roads of Krasnoyarsk Krai, Russia for the forestry and infrastructural projects

Ekaterina S. Podolskaia, Sinitsina A., European Journal of Forest Engineering 2026 Vol. 12 No. 1 P. 7–22

Добавлено: 24 июня 2026 г.

Machine Learning Methods for Fast Evaluation of Static IR Drop Effect

Solovyev Roman A., Telpukhov Dmitry, Shafeev I. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 3 Article 169

Добавлено: 3 мая 2026 г.