Кертес-Фаркаш А., Аквей Ф. Л., Journal of Proteome Research 2026 Vol. 25 P. 3764–3768
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Maddalena L., Yildiz B., Del Vecchio Blanco F. и др., Risk Analysis 2026 Vol. 46 No. 4 P. 1–26
Добавлено: 22 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 855–862
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Alexander Savelev и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 844–854
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2024 Vol. 33 P. 424–434
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Alexander Savelev и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 4 P. 1053–1060
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Самарин А. В., Торопов А. Г., Савельев А. Г. и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 4 P. 1044–1052
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Singapore: Springer Singapore, 2025.
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Томат А., Sergei O. Kuznetsov, International Journal of Approximate Reasoning 2026 Vol. 197 Article 109754
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2025 Vol. 35 No. 2 P. 169–178
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Journal of Imaging 2025 Vol. 11 No. 10 Article 359
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Springer, Cham, 2025.
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Journal of Imaging 2025 Vol. 11 No. 6 P. 1–20
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2026 Vol. 36 No. 2 P. 323–334
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Kotenko E. и др., Proceedings of the ACM on Management of Data, USA 2026 Vol. 4 No. 1 P. 1–28
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Сизикова Т. Э., Леонов С. В., Поликанова И. С., Сибирский психологический журнал 2026 № 101 С. 127–145
Исследуется влияние трансформационной психологической игры на изменение психологических параметров совладающего поведения и выявление электрофизиологических коррелятов с учетом возрастных особенностей испытуемых. Воздействие осуществлялось с помощью трансфомационной психологической игры «Шамбала-5» (Сизикова, 2024). В статье анализируются взгляды психологов на трансформацию, понятие, имеющее более чем столетнюю историю, но редко применяющееся в научной и практической психологии. От К.Г. Юнга до М.Ш. Магомед-Эминова ...
Добавлено: 18 сентября 2026 г.
Монахова Э., Морозова А. Н., Городничева Ю. М. и др., Frontiers in Human Neuroscience 2026 No. 20 Article 1867901
Добавлено: 18 сентября 2026 г.
Rogachev A.O., Sysoeva O. V., Cognitive Systems Research 2024 Vol. 86 Article 101236
Добавлено: 17 сентября 2026 г.
Корякина М. М., Ntoumanis I., Благовещенский Е. Д. и др., Frontiers in Human Neuroscience 2026 Vol. 20 Article 1754368
Введение
Человек взаимодействует с другими людьми, выживает и ориентируется в меняющейся среде благодаря тому, что воспринимает и понимает движения других живых существ. Исследователи биологического движения традиционно использовали упрощённые стимулы, например точечно-световые изображения. Такие стимулы дают строгий контроль над условиями эксперимента, но снижают экологическую валидность.
Методы
Чтобы преодолеть это ограничение, мы создали новый набор стимулов, а именно натуралистичные видеозаписи ...
Добавлено: 15 сентября 2026 г.
Добавлено: 13 сентября 2026 г.
Павлова А. А., Малых С. Б., Адамович Т. В., Frontiers in Human Neuroscience 2026 No. 20 Article 1843779
Добавлено: 3 сентября 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.