Revisiting Non-Acyclic GFlowNets in Discrete Environments

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.

Analytical review of methods for identifying emotions in text data

Двойникова А. А., Verkholyak O., Karpov A., CEUR Workshop Proceedings 2020 Vol. 2552 P. 8–21

Добавлено: 24 апреля 2026 г.

Database of tensile test results of carbon fibers impregnated with thermoplastic polymer.

Лазарев М. В., Деркач Д. А., Ратников Ф. Д., Scientific data 2026 Vol. 13 Article 1003

В данном исследовании представлен исчерпывающий набор экспериментальных данных, направленных на выявление механизмов и закономерностей, определяющих деформационное поведение композитов, армированных непрерывными углеродными волокнами (УВ) на основе термопластичных полимеров. В работе описаны методы извлечения данных, которые впоследствии могут быть использованы для оптимизации механических свойств таких структур с помощью моделей нейронных сетей. В данной статье рассматривается термопластичный полимер ...

Добавлено: 23 апреля 2026 г.

Decision-Making in Computational Intelligence-Based Systems: New Approaches, Methods, and Applications

Cham: Springer, 2026.

This book delivers actionable insights through 21 peer-reviewed chapters featuring new methods, models, and applications based on computational intelligence. Discover cutting-edge tools to support smart, efficient decision-making in complex, real-world scenarios. Organized into three parts—prescriptive analytics, soft computing models, and practical case studies—it spans domains such as healthcare, energy, mobility, finance, and public services. Readers ...

Добавлено: 17 марта 2026 г.

Tackling the challenge of ML-assisted antibacterial activity prediction: One step closer to controlled quaternary ammonium compounds design via neural networks model

Ilin E., Frolov N., Seferyan M. и др., Bioorganic Chemistry 2025 Vol. 167 Article 109175

The ongoing rise of resistant bacterial pathogens poses a significant threat to current antibacterials' effectiveness putting millions of people's lives at risk. However, modern machine learning (ML) tools promise to tip the scales in the never-ending development of antimicrobial agents' pipelines. Herein we present a novel approach for quaternary ammonium compounds (QACs) antibacterial activity prediction ...

Добавлено: 16 марта 2026 г.

POPULATION AND WORKPLACES ESTIMATION USING MACHINE LEARNING AND OPEN DATA SOURCES

Kiselev G., Прохоров А. В., Journal of Mathematical Sciences. Vol. 295, No. 2, December, 2025. Mathematical Modeling and AI for Traffic Flows on Networks and Related Topics 2025 No. 295 P. 185–196

Добавлено: 12 марта 2026 г.

Transformer-based approaches for lemmatizing abbreviations in Russian texts

Glazkova A., Ляшевская О. Н., Morozov D. и др., Journal of Mathematical Sciences 2025 Vol. 546 P. 32–47

Добавлено: 10 марта 2026 г.

Диффузионные модели для генерации синтетических табличных данных

Телешева Э. Д., Гущин М. И., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2025 Т. 527 № S С. 388–399

Задача генерации высококачественных синтетических данных имеет ключевое значение для многих задач, связанных с наукой о данных. Сгенерированный набор данных может сократить затраты на дополнение существующих данных дополнительными, например в физике, или помочь с защитой конфиденциальности, например в банковской сфере. Однако генерация табличных данных является сложной задачей, поскольку данные содержат как числовые, так и категориальные признаки. ...

Добавлено: 12 февраля 2026 г.

Compression-Induced Lattice Tilting Quenches Ion Migration at Metal Halide Perovskite Grain Boundaries: A Machine Learning Molecular Dynamics Study

Mikhail R. Samatov, Лю Д., Emir S. Amirov и др., The Journal of Physical Chemistry Letters 2025 Vol. 16 No. 51 P. 13068–13074

Добавлено: 20 декабря 2025 г.

Proceedings of The Fifth France's International Conference on Complex Systems (FRCCS 2025)

Springer, 2025.

This volume gathers the peer-reviewed proceedings of the Fifth France's International Conference on Complex Systems (FRCCS 2025), held in Bordeaux, France. FRCCS has become a key interdisciplinary venue for researchers and practitioners exploring the theory, modeling, and applications of complex systems. The book covers a broad range of topics, including network science, dynamical systems, data mining, ...

Добавлено: 8 декабря 2025 г.

Development the reinforcement learning model for sources identification of H2S industrial emissions

Кычкин А. В., Черницин И. А., Викентьева О. Л., , in: 2025 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).: IEEE, 2025. P. 987–991.

Добавлено: 4 ноября 2025 г.

2025 2nd International Conference on Intelligent Computing and Robotics (ICICR)

Dalian: IEEE, 2025.

Добавлено: 3 ноября 2025 г.

Volume 267: International Conference on Machine Learning, 13-19 July 2025, Vancouver Convention Center, Vancouver, Canada

[б.и.], 2025.

Добавлено: 15 октября 2025 г.

Moment tensor potential and equivariant tensor network potential with explicit dispersion interactions

Chalykh O., Korogod D., Ivan S. Novikov и др., Journal of Chemical Physics 2025 Vol. 163 No. 13 Article 134112

Добавлено: 12 октября 2025 г.

Новые интерфейсы и новые медиаторы

Максименкова О. В., Сегал А. П., Вопросы философии 2025 № 10 С. 67–76

Исследование посвящено проблеме взаимодействия человека и искус ственного интеллекта (ИИ). Авторы рассматривают это взаимодействие как опосредованное интерфейсами, которые одновременно и упрощают его, и скрывают реальные механизмы кодирования и декодирования сооб щений (по К. Шеннону). В такой ситуации характеристики субъекта (акто ра) коммуникации размываются, и в качестве такового предстает не сам актор, но его инструмент, а ...

Добавлено: 2 октября 2025 г.

Dataset of artefacts for machine learning applications in astronomy

Sreejith S., Pruzhinskaya M., Volnova A. и др., New Astronomy 2026 Vol. 122 Article 102466

Добавлено: 2 октября 2025 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.

Towards stimulation-free automatic electrocorticographic speech mapping in neurosurgery patients

Воскобойников А. М., Magomed Aliverdiev, Yulia Nekrasova и др., Journal of Neural Engineering 2025 Vol. 22 No. 5 Article 056002

Добавлено: 2 сентября 2025 г.

Optimizing Backward Policies in GFlowNets via Trajectory Likelihood Maximization

Timofei Gritsaev, Морозов Н. В., Самсонов С. В. и др., , in: Proceedings of the 13th International Conference on Learning Representations (ICLR 2025).: ICLR, 2025. P. 95626–95646.

Добавлено: 15 августа 2025 г.

Landscape patterns of shrubification in the Siberian Low Arctic: A machine learning perspective

Деркачева А. А., Frost G., Epstein H. и др., Journal of Ecology 2025 Vol. 113 No. 10 P. 2813–2831

Добавлено: 4 августа 2025 г.