?
Cross-Lingual Bimodal Emotion Recognition with LLM-Based Label Smoothing
Big Data and Cognitive Computing. 2025. Vol. 9. No. 11. P. 1–38.
Язык:
английский
Ключевые слова: большая языковая модельbimodal emotion recognitioncross-lingual modelingcross-modal attentionlarge language modelmamba architecturestacked data samplingtemplate-based utterance generationlabel smoothing generationбимодальное распознавание эмоцийкросс-лингвальное моделированиемежмодальное вниманиеархитектура мамбастратегия сэмплированиягенерация высказываний на основе шаблоновсглаживание меток
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Flamarion M. V., Пелиновский Е. Н., Wave Motion 2027 Vol. 148 Article 103867
Добавлено: 23 октября 2026 г.
Obsie E. Y., Zhan Y., Liu Y., Engineering Research Express 2026 Article 7
Добавлено: 22 октября 2026 г.
Lev Pyatko, Sergey Aksenov, Regular and Chaotic Dynamics 2026 Vol. 31 No. 5 P. 794–813
In the circular restricted three-body problem, families of periodic and quasi-periodic orbits exist in the vicinity of the libration points and are of significant interest for practical applications. This work presents a neural network-based algorithm for orbit construction and station-keeping, applicable to both periodic and quasi-periodic orbits near collinear libration points. The method employs a ...
Добавлено: 19 октября 2026 г.
Воронцова Т. Д., М.: Академия, 2025.
Учебник подготовлен в соответствии с требованиями федеральных государственных образовательных стандартов среднего профессионального образования и предназначен для изучения профессиональных модулей «Защита информации в информационно-телекоммуникационных системах и сетях с использованием программных и программно-аппаратных, в том числе криптографических средств защиты» и «Защита информации в автоматизированных системах программными и программно-аппаратными средствами».
Содержание учебника включает в себя аксиоматику теории информации, а также такие фундаментальные понятия, как ...
Добавлено: 19 октября 2026 г.
Наумов А. А., Рубцов А. С., Самсонов С. В. и др., Успехи математических наук 2026 Т. 81 № 4 (490) С. 161–162
Краткое сообщение рассматривает Моментные оценки для стохастической аппроксимации ...
Добавлено: 17 октября 2026 г.
Roman Avdeev, Yulia Zaitseva, Mediterranean Journal of Mathematics 2026 Vol. 23 No. 7 Article 224
Добавлено: 17 октября 2026 г.
Гордин В. А., Ефременко Д. С., Boundary-Layer Meteorology 2026 Vol. 192 No. 51
An inverse problem of reconstructing the turbulent exchange tensor from large archives of observed wind profiles within the Åkerblom–Ekman (A-E) model framework is investigated using high-vertical-resolution radiosonde observations. The reconstructed tensor provides improved agreement between modeled and observed wind profiles compared to classical formulations based on real turbulent exchange coefficient. Instead of the classical A-E ...
Добавлено: 16 октября 2026 г.
Kuznetsov A. P., Sedova Y. V., Станкевич Н. В., Chaos, Solitons and Fractals 2026 Vol. 213 No. 12 Article 119309
Добавлено: 16 октября 2026 г.
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Nazarenko D. и др., Machine Learning and Knowledge Extraction 2026 Vol. 8 No. 10 Article 330
Добавлено: 14 октября 2026 г.
Parkhomenko V., Куликова С. П., Бузмаков А. В., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 6 P. 2979–2992
Добавлено: 14 октября 2026 г.
Kuznetsov A. P., Sedova Y. V., Sataev I. R. и др., Mathematics and Computers in Simulation 2027 Vol. 2 P. 574–592
Добавлено: 14 октября 2026 г.
Дмитриев А. В., Корнилов В. В., Batienkov R., Lecture Notes in Civil Engineering 2026 Vol. 886 P. 249–255
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Дмитриев А. В., Shulman I., Лебедев А. А., Studies in Computational Intelligence 2026 Vol. 1265 P. 266–273
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Makarov D. M., Каликин Н. Н., Fashchevsky K. A. и др., Electrochimica Acta 2026 Vol. 579 Article 150159
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Kandelov D., Савченко Л. В., , in: Speech and Computer. 28th International Conference, SPECOM 2026, Ohrid, North Macedonia, September 17–18, 2026, Proceedings, Part II. LNCS, volume 16935.: Springer, 2026. Ch. 3 P. 30–45.
Добавлено: 1 октября 2026 г.
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Kotenko E. и др., , in: 2025 2nd International Conference on Artificial Intelligence and Teacher Education (ICAITE).: Kyoto: IEEE, 2025. P. 55–62.
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Voronova K. D., Лядова Л. Н., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 4 P. 153–170
В статье представлен подход к автоматизированному структурированию информации о событиях, извлекаемой из неструктурированных текстовых Интернет-источников, для задач углублённого анализа процессов. Во многих практических случаях сведения о событиях, происходящих в рамках различных процессов, представлены не в виде готовых журналов событий, а распределены по новостным публикациям, отчётам и другим текстовым материалам. Это существенно усложняет применение средств анализа ...
Добавлено: 14 сентября 2026 г.
Караваева Е. А., Резуник Л., Кулигин Л. А. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 67–94
В статье представлен метод рефакторинга исходного кода на основе интеграции большой языковой модели (LLM) и расширенной UML-модели программного кода. Предложенный подход позволяет выявлять проблемные участки кода с использованием функций тревожности и структурных метрик классов, а затем выполнять автоматизированный рефакторинг. Ключевой особенностью метода является использование LLM для генерации формальных спецификаций на языке OCL (Object Constraint Language), ...
Добавлено: 24 мая 2026 г.
Iuliia Alekseenko, Дагаев Д. А., Sofiia Paklina и др., Journal of Economic Behavior and Organization 2025 Vol. 240 Article 107330
Добавлено: 6 ноября 2025 г.
Логин Н. В., Journal of Language and Education 2024 Vol. 10 No. 4 P. 56–70
Добавлено: 24 декабря 2024 г.