?
Free energy of neural network can predict accuracy after pruning
Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2025. Vol. 681. Article 131085.
Ключевые слова: нейронные сетиneural networksтермодинамический подходсвободная энергияPruningfree energythermodynamic approachпрунинг
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 19 августа 2026 г.
Власенко Д. В., Саранская И. М., Захаров Д. Г., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–16
Гиперграфы предоставляют естественную систему для представления нейрофизиологических взаимодействий, распределённых по наборам датчиков. Ключевой методический вопрос заключается в том, каким образом следует определять гиперрёбра на основе частотно-разрешающих данных электроэнцефалографии и магнитоэнцефалографии (ЭЭГ/МЭГ). Мы предлагаем стратегию построения гиперграфа, в которой гиперрёбра получаются из канонической когерентности (caCOH) — расширения когерентности, которое оценивает степень связи между многомерными пространствами сигналов. Насколько ...
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Мошкин А. С., Fedorov M., Arlazarov V. и др., Algorithms 2026 Vol. 19 No. 7 Article 523
Технологии искусственного интеллекта (ИИ), активно развивающиеся в современной медицине, повышают скорость и качество оказания медицинской помощи. Данная статья преимущественно направлена на демонстрацию применения различных вариантов компьютерного анализа клинических изображений для решения практических задач повышения эффективности рутинной диагностики с использованием ретроспективного анализа, а также на показ потенциала его широкого внедрения (благодаря масштабируемости архитектуры) в практическое здравоохранение ...
Добавлено: 17 августа 2026 г.
CHEN Y., Howlett R. J., Tanaka S. и др., Springer, 2026.
Добавлено: 16 августа 2026 г.
Yu Z., Wang J., Wang Z. и др., Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences 2026 Vol. 384 P. 1–16
Добавлено: 13 августа 2026 г.
Cham: Springer, 2026.
Добавлено: 13 августа 2026 г.
Ратников Ф. Д., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–10
Добавлено: 12 августа 2026 г.
Минец М. В., Красноженов Г. Г., Трофимова Е. А. и др., PeerJ Computer Science 2026 Vol. 12 Article e4063
Добавлено: 12 августа 2026 г.
Мизинов П. В., Journal of Computer Virology and Hacking Techniques 2023 No. 20 P. 383–396
Системы биометрического распознавания вен уязвимы для атак типа «биометрическое предъявление». Традиционно исследователи использовали изображение сосудистого русла пользователя, полученное в ближнем инфракрасном диапазоне (БИК), для создания инструмента атаки на биометрическое предъявление (ИАБП). В данной статье исследуется возможность использования свободного программного обеспечения для сбора данных о венозном рисунке кисти без использования БИК при нормальном освещении и создания ...
Добавлено: 11 августа 2026 г.
Трубочкина Н. К., М.: Издательство «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.
Беломестный Д. В., Гасников А. В., Гладин Е. Л. и др., Russian Mathematical Surveys 2026 Vol. 81 No. 4(490) P. 3–90
Добавлено: 3 августа 2026 г.
Чеповский А. М., М.: Мастерская Печати Идей, 2026.
В учебном пособии представлены методы и алгоритмы автоматического анализа корпусов текстов на естественных языках. Предназначено для изучающих методов обработки текстов на естественных языках и создания обучающих массивов текстов.
Для студентов, аспирантов и научных работников, изучающих методы компьютерной лингвистики и обработку текстов. ...
Добавлено: 1 августа 2026 г.
Уилкокс П., Романов А. Ю., М.: ДМК Пресс, 2025.
Книга, которую вы держите в руках, продолжает серию «Книжная полка истового
инженера», которая издается при поддержке компании YADRO.
Данная книга представляет собой учебник по теоретическим основам продвинутой
функциональной верификации и содержит лучшие практики, используемые в настоящее
время. В ней подробно описана унифицированная методология верификации
(UVM) и раскрыты такие темы, как функциональный виртуальный прототип, функциональное
покрытие, утверждения, формальная верификация, тестбенчи, косимуляция,
эмуляция, аппаратное ...
Добавлено: 30 июля 2026 г.
Mikhaylets E. V., Razorenova A. М., Chernyshev V. L. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 Article 23560
Добавлено: 29 июля 2026 г.
Думкин Н. А., Александров Д. В., Прозорский М. А., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 1 С. 255–274
Предложен теоретически обоснованный подход к адаптивному восстановлению
видеофрагментов на стороне клиента с использованием методов машинного обучения и анализа сцены.
Метод включает формальную постановку задачи, модель конечного автомата для принятия решений,
функцию стоимости восстановления, а также новый этап в подготовке видео – оценку динамики сцены
с последующей записью признака в HLS-плейлист. Такой признак позволяет повысить точность выбора
методов восстановления фрагментов видео. ...
Добавлено: 27 июля 2026 г.
Cham: Springer, 2026.
Добавлено: 26 июля 2026 г.
Добавлено: 23 июля 2026 г.
Seul: PMLR, 2026.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
Chertopolokhov V., Mukhamedov A., Bugriy G. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 14369–14392
Добавлено: 22 мая 2026 г.
Ролинский С. О., Двойникова А. А., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМОТ. 2.: Университет ИТМО, 2022. С. 336–340.
В работе рассмотрены основные существующие подходы к автоматическому распознаванию речи, а также проводится сравнительный анализ открытых компьютерных систем распознавания речи. Для экспериментальных исследований эффективности работы рассматриваемых систем используется речевой корпус LibriSpeech. ...
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Двойникова А. А., Садикова А. А., В кн.: Сборник трудов X Конгресса молодых ученыхТ. 1.: Университет ИТМО, 2021.
В работе рассматривается применение различных планировщиков обучения (англ. scheduler) нейронных сетей для задачи текстонезависимой верификации дикторов. Для экспериментальных исследований использовалась база данных VoxCeleb1, которая содержит в себе различные речевые высказывания 1211 дикторов. В работе проводился анализ влияния различных планировщиков обучения нейронных сетей, представленных в библиотеке PyTorch языка программирования Python, а также 2 алгоритма планировщика, представленных ...
Добавлено: 24 апреля 2026 г.